Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 498838 |
| Слов в произведении (СВП): | 71513 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.41 |
| СДП диалога, знаков: | 42.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8747 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8336 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 411 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2739.43 | —> 7417-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17109 (23.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54404 (76.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17250 (31.71%) |
| Прилагательное | 4956 (9.11%) |
| Глагол | 13377 (24.59%) |
| Местоимение-существительное | 7169 (13.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3593 (6.60%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 632 (1.16%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.21%) |
| Наречие | 3165 (5.82%) |
| Предикатив | 606 (1.11%) |
| Предлог | 6140 (11.29%) |
| Союз | 5600 (10.29%) |
| Междометие | 1422 (2.61%) |
| Вводное слово | 304 (0.56%) |
| Частица | 4403 (8.09%) |
| Причастие | 752 (1.38%) |
| Деепричастие | 153 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28793 (52.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.51 |
| . точка | 82.42 |
| - тире | 43.28 |
| ! восклицательный знак | 19.38 |
| ? вопросительный знак | 18.01 |
| ... многоточие | 7.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 5.41 |
| () скобки | 0.60 |
| : двоеточие | 2.94 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
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».
