Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502462 |
| Слов в произведении (СВП): | 72725 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.21 |
| СДП диалога, знаков: | 53.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7537 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7204 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 333 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2588.38 | —> 9490-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17047 (23.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55678 (76.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16086 (28.89%) |
| Прилагательное | 6195 (11.13%) |
| Глагол | 13888 (24.94%) |
| Местоимение-существительное | 6698 (12.03%) |
| Местоименное прилагательное | 3566 (6.40%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 585 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 129 (0.23%) |
| Наречие | 3452 (6.20%) |
| Предикатив | 524 (0.94%) |
| Предлог | 6716 (12.06%) |
| Союз | 5600 (10.06%) |
| Междометие | 1225 (2.20%) |
| Вводное слово | 144 (0.26%) |
| Частица | 4155 (7.46%) |
| Причастие | 1318 (2.37%) |
| Деепричастие | 140 (0.25%) |
| Служебных слов: | 28248 (50.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.35 |
| . точка | 79.88 |
| - тире | 25.12 |
| ! восклицательный знак | 9.68 |
| ? вопросительный знак | 14.20 |
| ... многоточие | 6.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 4.65 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 4.59 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
