Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 490761 |
| Слов в произведении (СВП): | 72915 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.63 |
| СДП диалога, знаков: | 44.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7915 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7256 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 659 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1128.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2542.78 | —> 10035-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17527 (24.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55388 (75.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 14786 (26.70%) |
| Прилагательное | 5832 (10.53%) |
| Глагол | 15208 (27.46%) |
| Местоимение-существительное | 6931 (12.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2570 (4.64%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 599 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.22%) |
| Наречие | 3864 (6.98%) |
| Предикатив | 547 (0.99%) |
| Предлог | 6455 (11.65%) |
| Союз | 6515 (11.76%) |
| Междометие | 1269 (2.29%) |
| Вводное слово | 217 (0.39%) |
| Частица | 5312 (9.59%) |
| Причастие | 1121 (2.02%) |
| Деепричастие | 143 (0.26%) |
| Служебных слов: | 29416 (53.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.82 |
| . точка | 93.90 |
| - тире | 31.82 |
| ! восклицательный знак | 6.39 |
| ? вопросительный знак | 13.48 |
| ... многоточие | 7.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 2.89 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 2.56 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
