Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 491850 |
| Слов в произведении (СВП): | 70534 |
| Приблизительно страниц: | 248 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.57 |
| СДП диалога, знаков: | 40.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9176 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8424 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 752 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1267.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2909.83 | —> 4826-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17315 (24.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53219 (75.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16729 (31.43%) |
| Прилагательное | 7416 (13.93%) |
| Глагол | 12301 (23.11%) |
| Местоимение-существительное | 3612 (6.79%) |
| Местоименное прилагательное | 2551 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 622 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 94 (0.18%) |
| Наречие | 4078 (7.66%) |
| Предикатив | 608 (1.14%) |
| Предлог | 6189 (11.63%) |
| Союз | 6270 (11.78%) |
| Междометие | 882 (1.66%) |
| Вводное слово | 260 (0.49%) |
| Частица | 5045 (9.48%) |
| Причастие | 1444 (2.71%) |
| Деепричастие | 263 (0.49%) |
| Служебных слов: | 25086 (47.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 151.19 |
| . точка | 65.39 |
| - тире | 47.40 |
| ! восклицательный знак | 14.11 |
| ? вопросительный знак | 11.41 |
| ... многоточие | 18.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.60 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 6.10 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 4.55 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
