Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 476823 |
| Слов в произведении (СВП): | 74252 |
| Приблизительно страниц: | 250 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.5 |
| СДП диалога, знаков: | 59.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8527 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8074 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 453 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2596.27 | —> 9380-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17805 (23.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56447 (76.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17736 (31.42%) |
| Прилагательное | 5481 (9.71%) |
| Глагол | 14017 (24.83%) |
| Местоимение-существительное | 6022 (10.67%) |
| Местоименное прилагательное | 3898 (6.91%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 537 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 53 (0.09%) |
| Наречие | 3590 (6.36%) |
| Предикатив | 334 (0.59%) |
| Предлог | 6694 (11.86%) |
| Союз | 6526 (11.56%) |
| Междометие | 1518 (2.69%) |
| Вводное слово | 118 (0.21%) |
| Частица | 4372 (7.75%) |
| Причастие | 1195 (2.12%) |
| Деепричастие | 245 (0.43%) |
| Служебных слов: | 29399 (52.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.74 |
| . точка | 67.06 |
| - тире | 12.05 |
| ! восклицательный знак | 3.85 |
| ? вопросительный знак | 5.98 |
| ... многоточие | 3.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 1.79 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 3.31 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
