Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 650450 |
| Слов в произведении (СВП): | 85425 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 113.17 |
| СДП диалога, знаков: | 61.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11404 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10286 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1118 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1328.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3158.58 | —> 1899-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21056 (24.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64369 (75.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20299 (31.54%) |
| Прилагательное | 8053 (12.51%) |
| Глагол | 14138 (21.96%) |
| Местоимение-существительное | 6505 (10.11%) |
| Местоименное прилагательное | 4124 (6.41%) |
| Местоимение-предикатив | 1 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1208 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 235 (0.37%) |
| Наречие | 4224 (6.56%) |
| Предикатив | 676 (1.05%) |
| Предлог | 8262 (12.84%) |
| Союз | 6441 (10.01%) |
| Междометие | 1314 (2.04%) |
| Вводное слово | 254 (0.39%) |
| Частица | 5529 (8.59%) |
| Причастие | 1683 (2.61%) |
| Деепричастие | 298 (0.46%) |
| Служебных слов: | 32728 (50.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.31 |
| . точка | 73.22 |
| - тире | 61.45 |
| ! восклицательный знак | 6.67 |
| ? вопросительный знак | 12.74 |
| ... многоточие | 16.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 9.18 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.35 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
