Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488256 |
| Слов в произведении (СВП): | 71194 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.92 |
| СДП диалога, знаков: | 34.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10358 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9652 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 706 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1236.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3006.23 | —> 3495-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17701 (24.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53493 (75.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16975 (31.73%) |
| Прилагательное | 7188 (13.44%) |
| Глагол | 11480 (21.46%) |
| Местоимение-существительное | 6559 (12.26%) |
| Местоименное прилагательное | 2806 (5.25%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 636 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 144 (0.27%) |
| Наречие | 3655 (6.83%) |
| Предикатив | 678 (1.27%) |
| Предлог | 5816 (10.87%) |
| Союз | 5999 (11.21%) |
| Междометие | 1265 (2.36%) |
| Вводное слово | 363 (0.68%) |
| Частица | 4553 (8.51%) |
| Причастие | 993 (1.86%) |
| Деепричастие | 170 (0.32%) |
| Служебных слов: | 27540 (51.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 145.29 |
| . точка | 117.17 |
| - тире | 29.17 |
| ! восклицательный знак | 5.79 |
| ? вопросительный знак | 25.59 |
| ... многоточие | 12.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 6.45 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 0.97 |
| ; 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».
