Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 497978 |
| Слов в произведении (СВП): | 71367 |
| Приблизительно страниц: | 245 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78 |
| СДП диалога, знаков: | 40.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7728 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7434 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 294 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1152.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2547.08 | —> 9985-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19200 (26.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 52167 (73.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16053 (30.77%) |
| Прилагательное | 6481 (12.42%) |
| Глагол | 12715 (24.37%) |
| Местоимение-существительное | 4643 (8.90%) |
| Местоименное прилагательное | 3070 (5.88%) |
| Местоимение-предикатив | 39 (0.07%) |
| Числительное (количественное) | 1009 (1.93%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.21%) |
| Наречие | 4386 (8.41%) |
| Предикатив | 746 (1.43%) |
| Предлог | 6334 (12.14%) |
| Союз | 6084 (11.66%) |
| Междометие | 1301 (2.49%) |
| Вводное слово | 263 (0.50%) |
| Частица | 5687 (10.90%) |
| Причастие | 1014 (1.94%) |
| Деепричастие | 252 (0.48%) |
| Служебных слов: | 27673 (53.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.09 |
| . точка | 94.55 |
| - тире | 47.56 |
| ! восклицательный знак | 3.55 |
| ? вопросительный знак | 10.54 |
| ... многоточие | 5.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.48 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 6.14 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 1.57 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
