Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 504768 |
| Слов в произведении (СВП): | 73524 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.89 |
| СДП диалога, знаков: | 45.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8628 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8237 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 391 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1122.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2606.31 | —> 9266-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17995 (24.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55529 (75.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17065 (30.73%) |
| Прилагательное | 5753 (10.36%) |
| Глагол | 13349 (24.04%) |
| Местоимение-существительное | 5809 (10.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3500 (6.30%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 805 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.25%) |
| Наречие | 3223 (5.80%) |
| Предикатив | 526 (0.95%) |
| Предлог | 7220 (13.00%) |
| Союз | 5659 (10.19%) |
| Междометие | 1219 (2.20%) |
| Вводное слово | 217 (0.39%) |
| Частица | 5194 (9.35%) |
| Причастие | 1327 (2.39%) |
| Деепричастие | 214 (0.39%) |
| Служебных слов: | 29037 (52.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.53 |
| . точка | 89.92 |
| - тире | 31.42 |
| ! восклицательный знак | 5.33 |
| ? вопросительный знак | 12.65 |
| ... многоточие | 2.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.83 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 7.73 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 2.09 |
| ; 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».
