Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 503153 |
| Слов в произведении (СВП): | 73676 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.23 |
| СДП диалога, знаков: | 59.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9333 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8868 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 465 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1267.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2930.75 | —> 4543-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16152 (21.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57524 (78.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18537 (32.22%) |
| Прилагательное | 6415 (11.15%) |
| Глагол | 14317 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 5761 (10.02%) |
| Местоименное прилагательное | 3507 (6.10%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 657 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.19%) |
| Наречие | 3125 (5.43%) |
| Предикатив | 500 (0.87%) |
| Предлог | 6883 (11.97%) |
| Союз | 5334 (9.27%) |
| Междометие | 1156 (2.01%) |
| Вводное слово | 138 (0.24%) |
| Частица | 4198 (7.30%) |
| Причастие | 1606 (2.79%) |
| Деепричастие | 196 (0.34%) |
| Служебных слов: | 27178 (47.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.19 |
| . точка | 71.48 |
| - тире | 21.87 |
| ! восклицательный знак | 1.37 |
| ? вопросительный знак | 5.14 |
| ... многоточие | 1.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 1.93 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.14 |
| ; точка с запятой | 0.52 |
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».
