Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 420370 |
| Слов в произведении (СВП): | 64186 |
| Приблизительно страниц: | 218 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.43 |
| СДП диалога, знаков: | 51.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7713 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6970 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 743 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1183.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2631.93 | —> 8969-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14996 (23.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 49190 (76.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16050 (32.63%) |
| Прилагательное | 5200 (10.57%) |
| Глагол | 10665 (21.68%) |
| Местоимение-существительное | 4781 (9.72%) |
| Местоименное прилагательное | 2636 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1244 (2.53%) |
| Числительное (порядковое) | 251 (0.51%) |
| Наречие | 2957 (6.01%) |
| Предикатив | 552 (1.12%) |
| Предлог | 6715 (13.65%) |
| Союз | 5130 (10.43%) |
| Междометие | 1176 (2.39%) |
| Вводное слово | 204 (0.41%) |
| Частица | 3757 (7.64%) |
| Причастие | 988 (2.01%) |
| Деепричастие | 99 (0.20%) |
| Служебных слов: | 24506 (49.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.47 |
| . точка | 64.25 |
| - тире | 20.19 |
| ! восклицательный знак | 11.16 |
| ? вопросительный знак | 9.15 |
| ... многоточие | 13.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.30 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.20 |
| " кавычка | 7.54 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 4.35 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
