Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507384 |
| Слов в произведении (СВП): | 74052 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.65 |
| СДП диалога, знаков: | 58.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6773 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6414 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 359 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1045.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2238.98 | —> 11772-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18574 (25.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55478 (74.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18665 (33.64%) |
| Прилагательное | 6232 (11.23%) |
| Глагол | 13161 (23.72%) |
| Местоимение-существительное | 5290 (9.54%) |
| Местоименное прилагательное | 3132 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1337 (2.41%) |
| Числительное (порядковое) | 309 (0.56%) |
| Наречие | 3070 (5.53%) |
| Предикатив | 448 (0.81%) |
| Предлог | 7908 (14.25%) |
| Союз | 6095 (10.99%) |
| Междометие | 1244 (2.24%) |
| Вводное слово | 153 (0.28%) |
| Частица | 4615 (8.32%) |
| Причастие | 1101 (1.98%) |
| Деепричастие | 314 (0.57%) |
| Служебных слов: | 28763 (51.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.13 |
| . точка | 93.70 |
| - тире | 17.00 |
| ! восклицательный знак | 1.99 |
| ? вопросительный знак | 6.66 |
| ... многоточие | 1.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 7.72 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.09 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
