Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 512341 |
| Слов в произведении (СВП): | 77134 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.11 |
| СДП диалога, знаков: | 36.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8453 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8016 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 437 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1137.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2575.58 | —> 9644-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19252 (24.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57882 (75.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18348 (31.70%) |
| Прилагательное | 5568 (9.62%) |
| Глагол | 14141 (24.43%) |
| Местоимение-существительное | 6482 (11.20%) |
| Местоименное прилагательное | 3090 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1222 (2.11%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.26%) |
| Наречие | 3875 (6.69%) |
| Предикатив | 603 (1.04%) |
| Предлог | 8347 (14.42%) |
| Союз | 6245 (10.79%) |
| Междометие | 1522 (2.63%) |
| Вводное слово | 283 (0.49%) |
| Частица | 5177 (8.94%) |
| Причастие | 946 (1.63%) |
| Деепричастие | 269 (0.46%) |
| Служебных слов: | 31433 (54.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.86 |
| . точка | 96.61 |
| - тире | 25.44 |
| ! восклицательный знак | 6.72 |
| ? вопросительный знак | 9.24 |
| ... многоточие | 3.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 9.63 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.86 |
| ; 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».
