Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 488627 |
| Слов в произведении (СВП): | 67367 |
| Приблизительно страниц: | 233 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 121.29 |
| СДП диалога, знаков: | 68.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8054 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7581 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 473 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1239.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2787.87 | —> 6626-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15760 (23.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 51607 (76.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14927 (28.92%) |
| Прилагательное | 5970 (11.57%) |
| Глагол | 12194 (23.63%) |
| Местоимение-существительное | 4949 (9.59%) |
| Местоименное прилагательное | 3143 (6.09%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 655 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.23%) |
| Наречие | 3802 (7.37%) |
| Предикатив | 507 (0.98%) |
| Предлог | 5656 (10.96%) |
| Союз | 6186 (11.99%) |
| Междометие | 1254 (2.43%) |
| Вводное слово | 169 (0.33%) |
| Частица | 4539 (8.80%) |
| Причастие | 1336 (2.59%) |
| Деепричастие | 229 (0.44%) |
| Служебных слов: | 26133 (50.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.20 |
| . точка | 66.81 |
| - тире | 31.80 |
| ! восклицательный знак | 2.24 |
| ? вопросительный знак | 9.44 |
| ... многоточие | 4.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 1.72 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.37 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
