Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 500900 |
| Слов в произведении (СВП): | 72628 |
| Приблизительно страниц: | 254 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.19 |
| СДП диалога, знаков: | 58.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 69.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9883 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8982 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 901 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1254.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2941.62 | —> 4375-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16021 (22.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56607 (77.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19805 (34.99%) |
| Прилагательное | 6253 (11.05%) |
| Глагол | 11754 (20.76%) |
| Местоимение-существительное | 3799 (6.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2670 (4.72%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1282 (2.26%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.37%) |
| Наречие | 3169 (5.60%) |
| Предикатив | 672 (1.19%) |
| Предлог | 8305 (14.67%) |
| Союз | 5946 (10.50%) |
| Междометие | 1008 (1.78%) |
| Вводное слово | 166 (0.29%) |
| Частица | 3771 (6.66%) |
| Причастие | 1183 (2.09%) |
| Деепричастие | 213 (0.38%) |
| Служебных слов: | 25898 (45.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.63 |
| . точка | 87.56 |
| - тире | 36.79 |
| ! восклицательный знак | 4.30 |
| ? вопросительный знак | 9.38 |
| ... многоточие | 3.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 17.97 |
| () скобки | 0.65 |
| : двоеточие | 3.24 |
| ; точка с запятой | 0.89 |
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».
