Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 519555 |
| Слов в произведении (СВП): | 77451 |
| Приблизительно страниц: | 268 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.13 |
| СДП диалога, знаков: | 35.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9430 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8969 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 461 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1279.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2931.49 | —> 4530-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18818 (24.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58633 (75.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20720 (35.34%) |
| Прилагательное | 7252 (12.37%) |
| Глагол | 12686 (21.64%) |
| Местоимение-существительное | 4818 (8.22%) |
| Местоименное прилагательное | 2880 (4.91%) |
| Местоимение-предикатив | 46 (0.08%) |
| Числительное (количественное) | 933 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 146 (0.25%) |
| Наречие | 4013 (6.84%) |
| Предикатив | 775 (1.32%) |
| Предлог | 7701 (13.13%) |
| Союз | 5992 (10.22%) |
| Междометие | 1315 (2.24%) |
| Вводное слово | 242 (0.41%) |
| Частица | 5052 (8.62%) |
| Причастие | 1548 (2.64%) |
| Деепричастие | 363 (0.62%) |
| Служебных слов: | 28409 (48.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.63 |
| . точка | 103.20 |
| - тире | 31.84 |
| ! восклицательный знак | 4.17 |
| ? вопросительный знак | 7.76 |
| ... многоточие | 7.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 3.82 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.25 |
| ; 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».
