Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 521425 |
| Слов в произведении (СВП): | 73479 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.99 |
| СДП диалога, знаков: | 55.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10575 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9950 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 625 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1311.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3092.98 | —> 2526-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16513 (22.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56966 (77.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17624 (30.94%) |
| Прилагательное | 6413 (11.26%) |
| Глагол | 13373 (23.48%) |
| Местоимение-существительное | 5036 (8.84%) |
| Местоименное прилагательное | 2910 (5.11%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 648 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.22%) |
| Наречие | 3531 (6.20%) |
| Предикатив | 591 (1.04%) |
| Предлог | 6945 (12.19%) |
| Союз | 6520 (11.45%) |
| Междометие | 1241 (2.18%) |
| Вводное слово | 229 (0.40%) |
| Частица | 5728 (10.06%) |
| Причастие | 1216 (2.13%) |
| Деепричастие | 200 (0.35%) |
| Служебных слов: | 28817 (50.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.77 |
| . точка | 86.11 |
| - тире | 36.85 |
| ! восклицательный знак | 2.93 |
| ? вопросительный знак | 7.76 |
| ... многоточие | 6.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.75 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 18.63 |
| () скобки | 1.21 |
| : двоеточие | 7.02 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
