Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 590030 |
| Слов в произведении (СВП): | 78603 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 118.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 152.75 |
| СДП диалога, знаков: | 64.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.9% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9395 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8901 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 494 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1323.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3021.78 | —> 3335-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13882 (17.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64721 (82.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24329 (37.59%) |
| Прилагательное | 9485 (14.66%) |
| Глагол | 12215 (18.87%) |
| Местоимение-существительное | 3744 (5.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3250 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1031 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 289 (0.45%) |
| Наречие | 2859 (4.42%) |
| Предикатив | 317 (0.49%) |
| Предлог | 7983 (12.33%) |
| Союз | 4133 (6.39%) |
| Междометие | 771 (1.19%) |
| Вводное слово | 80 (0.12%) |
| Частица | 2984 (4.61%) |
| Причастие | 3016 (4.66%) |
| Деепричастие | 328 (0.51%) |
| Служебных слов: | 23281 (35.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.42 |
| . точка | 46.77 |
| - тире | 17.98 |
| ! восклицательный знак | 1.46 |
| ? вопросительный знак | 4.47 |
| ... многоточие | 11.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 12.61 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.21 |
| ; 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».
