Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542009 |
| Слов в произведении (СВП): | 70530 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 100.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 129.52 |
| СДП диалога, знаков: | 66.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9634 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9136 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 498 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1418.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3238.22 | —> 1350-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12511 (17.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58019 (82.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21847 (37.65%) |
| Прилагательное | 9281 (16.00%) |
| Глагол | 10869 (18.73%) |
| Местоимение-существительное | 3333 (5.74%) |
| Местоименное прилагательное | 2687 (4.63%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 882 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 205 (0.35%) |
| Наречие | 2497 (4.30%) |
| Предикатив | 405 (0.70%) |
| Предлог | 7091 (12.22%) |
| Союз | 3443 (5.93%) |
| Междометие | 792 (1.37%) |
| Вводное слово | 118 (0.20%) |
| Частица | 2722 (4.69%) |
| Причастие | 2516 (4.34%) |
| Деепричастие | 219 (0.38%) |
| Служебных слов: | 20411 (35.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.05 |
| . точка | 58.30 |
| - тире | 17.88 |
| ! восклицательный знак | 0.94 |
| ? вопросительный знак | 7.71 |
| ... многоточие | 11.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 15.09 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 4.61 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
