Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 489717 |
| Слов в произведении (СВП): | 71720 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.81 |
| СДП диалога, знаков: | 35.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8120 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7761 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 359 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1219.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2743.12 | —> 7355-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17229 (24.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54491 (75.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16747 (30.73%) |
| Прилагательное | 6075 (11.15%) |
| Глагол | 14155 (25.98%) |
| Местоимение-существительное | 5016 (9.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2586 (4.75%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 626 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 216 (0.40%) |
| Наречие | 3648 (6.69%) |
| Предикатив | 589 (1.08%) |
| Предлог | 6007 (11.02%) |
| Союз | 6449 (11.83%) |
| Междометие | 1332 (2.44%) |
| Вводное слово | 257 (0.47%) |
| Частица | 5179 (9.50%) |
| Причастие | 809 (1.48%) |
| Деепричастие | 153 (0.28%) |
| Служебных слов: | 26986 (49.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.26 |
| . точка | 94.16 |
| - тире | 30.84 |
| ! восклицательный знак | 10.89 |
| ? вопросительный знак | 15.24 |
| ... многоточие | 17.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.73 |
| " кавычка | 4.29 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 5.62 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
