Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 500962 |
| Слов в произведении (СВП): | 73555 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.65 |
| СДП диалога, знаков: | 39.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7685 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7317 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 368 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2598.26 | —> 9357-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17794 (24.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55761 (75.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17497 (31.38%) |
| Прилагательное | 5960 (10.69%) |
| Глагол | 14024 (25.15%) |
| Местоимение-существительное | 5291 (9.49%) |
| Местоименное прилагательное | 2874 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 565 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 173 (0.31%) |
| Наречие | 3575 (6.41%) |
| Предикатив | 549 (0.98%) |
| Предлог | 6101 (10.94%) |
| Союз | 6727 (12.06%) |
| Междометие | 1517 (2.72%) |
| Вводное слово | 247 (0.44%) |
| Частица | 5030 (9.02%) |
| Причастие | 853 (1.53%) |
| Деепричастие | 152 (0.27%) |
| Служебных слов: | 27946 (50.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.34 |
| . точка | 81.82 |
| - тире | 28.33 |
| ! восклицательный знак | 10.74 |
| ? вопросительный знак | 12.34 |
| ... многоточие | 17.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 2.47 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 6.39 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
