Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502234 |
| Слов в произведении (СВП): | 73729 |
| Приблизительно страниц: | 257 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.61 |
| СДП диалога, знаков: | 36.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8102 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7791 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 311 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1163.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2633.34 | —> 8943-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17043 (23.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56686 (76.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18866 (33.28%) |
| Прилагательное | 5386 (9.50%) |
| Глагол | 15543 (27.42%) |
| Местоимение-существительное | 5161 (9.10%) |
| Местоименное прилагательное | 2453 (4.33%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 736 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 149 (0.26%) |
| Наречие | 4083 (7.20%) |
| Предикатив | 731 (1.29%) |
| Предлог | 6872 (12.12%) |
| Союз | 5627 (9.93%) |
| Междометие | 1015 (1.79%) |
| Вводное слово | 232 (0.41%) |
| Частица | 4283 (7.56%) |
| Причастие | 1181 (2.08%) |
| Деепричастие | 188 (0.33%) |
| Служебных слов: | 25847 (45.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.91 |
| . точка | 89.50 |
| - тире | 33.13 |
| ! восклицательный знак | 11.72 |
| ? вопросительный знак | 14.31 |
| ... многоточие | 9.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 5.25 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 6.09 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
