Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 505263 |
| Слов в произведении (СВП): | 75331 |
| Приблизительно страниц: | 258 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.66 |
| СДП диалога, знаков: | 52.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9242 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8067 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1175 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1186.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2788.95 | —> 6609-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17567 (23.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57764 (76.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16292 (28.20%) |
| Прилагательное | 6201 (10.74%) |
| Глагол | 13724 (23.76%) |
| Местоимение-существительное | 4898 (8.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3271 (5.66%) |
| Местоимение-предикатив | 25 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 768 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 99 (0.17%) |
| Наречие | 3554 (6.15%) |
| Предикатив | 525 (0.91%) |
| Предлог | 7362 (12.75%) |
| Союз | 7067 (12.23%) |
| Междометие | 939 (1.63%) |
| Вводное слово | 211 (0.37%) |
| Частица | 5075 (8.79%) |
| Причастие | 1005 (1.74%) |
| Деепричастие | 190 (0.33%) |
| Служебных слов: | 29038 (50.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.49 |
| . точка | 71.70 |
| - тире | 32.19 |
| ! восклицательный знак | 7.62 |
| ? вопросительный знак | 12.65 |
| ... многоточие | 3.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 2.62 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 5.55 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
