Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502209 |
| Слов в произведении (СВП): | 73258 |
| Приблизительно страниц: | 258 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.19 |
| СДП диалога, знаков: | 47.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9847 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9270 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 577 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1301.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3024.26 | —> 3302-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16258 (22.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57000 (77.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21456 (37.64%) |
| Прилагательное | 6405 (11.24%) |
| Глагол | 13170 (23.11%) |
| Местоимение-существительное | 3863 (6.78%) |
| Местоименное прилагательное | 2567 (4.50%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1128 (1.98%) |
| Числительное (порядковое) | 231 (0.41%) |
| Наречие | 3155 (5.54%) |
| Предикатив | 542 (0.95%) |
| Предлог | 7848 (13.77%) |
| Союз | 5163 (9.06%) |
| Междометие | 861 (1.51%) |
| Вводное слово | 123 (0.22%) |
| Частица | 4065 (7.13%) |
| Причастие | 1015 (1.78%) |
| Деепричастие | 141 (0.25%) |
| Служебных слов: | 24647 (43.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.16 |
| . точка | 77.27 |
| - тире | 34.64 |
| ! восклицательный знак | 9.92 |
| ? вопросительный знак | 12.03 |
| ... многоточие | 5.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 3.06 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.50 |
| ; точка с запятой | 0.34 |
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».
