Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 545449 |
| Слов в произведении (СВП): | 78850 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.79 |
| СДП диалога, знаков: | 49.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8784 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8088 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 696 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1171.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2650.39 | —> 8750-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16130 (20.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62720 (79.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24214 (38.61%) |
| Прилагательное | 7332 (11.69%) |
| Глагол | 12511 (19.95%) |
| Местоимение-существительное | 4209 (6.71%) |
| Местоименное прилагательное | 3296 (5.26%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1044 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 465 (0.74%) |
| Наречие | 2819 (4.49%) |
| Предикатив | 375 (0.60%) |
| Предлог | 8859 (14.12%) |
| Союз | 5822 (9.28%) |
| Междометие | 1163 (1.85%) |
| Вводное слово | 136 (0.22%) |
| Частица | 3272 (5.22%) |
| Причастие | 1521 (2.43%) |
| Деепричастие | 300 (0.48%) |
| Служебных слов: | 27060 (43.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 84.54 |
| . точка | 81.29 |
| - тире | 14.22 |
| ! восклицательный знак | 10.83 |
| ? вопросительный знак | 2.85 |
| ... многоточие | 0.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 12.80 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.92 |
| ; точка с запятой | 0.34 |
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».
