Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534673 |
| Слов в произведении (СВП): | 80513 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.77 |
| СДП диалога, знаков: | 46.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11235 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10405 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 830 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3070.88 | —> 2767-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18007 (22.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62506 (77.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20581 (32.93%) |
| Прилагательное | 7358 (11.77%) |
| Глагол | 14781 (23.65%) |
| Местоимение-существительное | 6495 (10.39%) |
| Местоименное прилагательное | 2854 (4.57%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 784 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 109 (0.17%) |
| Наречие | 3274 (5.24%) |
| Предикатив | 668 (1.07%) |
| Предлог | 7504 (12.01%) |
| Союз | 6174 (9.88%) |
| Междометие | 1298 (2.08%) |
| Вводное слово | 310 (0.50%) |
| Частица | 4546 (7.27%) |
| Причастие | 1055 (1.69%) |
| Деепричастие | 227 (0.36%) |
| Служебных слов: | 29413 (47.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.43 |
| . точка | 78.93 |
| - тире | 26.65 |
| ! восклицательный знак | 8.76 |
| ? вопросительный знак | 10.00 |
| ... многоточие | 16.42 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.43 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.52 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 5.86 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 6.01 |
| ; точка с запятой | 0.81 |
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».
