Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 498772 |
| Слов в произведении (СВП): | 74132 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.81 |
| СДП диалога, знаков: | 38.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8596 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8252 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 344 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1189.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2702.06 | —> 7990-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16942 (22.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57190 (77.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17847 (31.21%) |
| Прилагательное | 6453 (11.28%) |
| Глагол | 13657 (23.88%) |
| Местоимение-существительное | 5628 (9.84%) |
| Местоименное прилагательное | 3528 (6.17%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1365 (2.39%) |
| Числительное (порядковое) | 147 (0.26%) |
| Наречие | 3084 (5.39%) |
| Предикатив | 704 (1.23%) |
| Предлог | 7415 (12.97%) |
| Союз | 5925 (10.36%) |
| Междометие | 1108 (1.94%) |
| Вводное слово | 156 (0.27%) |
| Частица | 4603 (8.05%) |
| Причастие | 951 (1.66%) |
| Деепричастие | 197 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28571 (49.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.61 |
| . точка | 116.06 |
| - тире | 29.35 |
| ! восклицательный знак | 7.32 |
| ? вопросительный знак | 11.63 |
| ... многоточие | 9.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.82 |
| " кавычка | 12.11 |
| () скобки | 0.57 |
| : двоеточие | 2.04 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
