Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 497836 |
| Слов в произведении (СВП): | 72155 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.63 |
| СДП диалога, знаков: | 49.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9231 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8777 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 454 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1253.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2890.72 | —> 5100-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17444 (24.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54711 (75.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18040 (32.97%) |
| Прилагательное | 6825 (12.47%) |
| Глагол | 12770 (23.34%) |
| Местоимение-существительное | 4905 (8.97%) |
| Местоименное прилагательное | 2894 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 618 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.29%) |
| Наречие | 3692 (6.75%) |
| Предикатив | 568 (1.04%) |
| Предлог | 7201 (13.16%) |
| Союз | 5687 (10.39%) |
| Междометие | 1311 (2.40%) |
| Вводное слово | 150 (0.27%) |
| Частица | 4553 (8.32%) |
| Причастие | 1153 (2.11%) |
| Деепричастие | 259 (0.47%) |
| Служебных слов: | 26978 (49.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.05 |
| . точка | 85.39 |
| - тире | 21.84 |
| ! восклицательный знак | 1.64 |
| ? вопросительный знак | 9.80 |
| ... многоточие | 1.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 1.64 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.52 |
| ; 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».
