Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 494730 |
| Слов в произведении (СВП): | 69013 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 109.15 |
| СДП диалога, знаков: | 54.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8186 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7836 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 350 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1243.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2771.45 | —> 6894-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15353 (22.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53660 (77.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18453 (34.39%) |
| Прилагательное | 6250 (11.65%) |
| Глагол | 12382 (23.07%) |
| Местоимение-существительное | 3999 (7.45%) |
| Местоименное прилагательное | 2767 (5.16%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1110 (2.07%) |
| Числительное (порядковое) | 189 (0.35%) |
| Наречие | 3696 (6.89%) |
| Предикатив | 615 (1.15%) |
| Предлог | 7102 (13.24%) |
| Союз | 5150 (9.60%) |
| Междометие | 819 (1.53%) |
| Вводное слово | 141 (0.26%) |
| Частица | 3602 (6.71%) |
| Причастие | 1437 (2.68%) |
| Деепричастие | 178 (0.33%) |
| Служебных слов: | 23771 (44.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.93 |
| . точка | 69.12 |
| - тире | 33.15 |
| ! восклицательный знак | 8.43 |
| ? вопросительный знак | 8.61 |
| ... многоточие | 3.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 2.88 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.85 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
