Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 467211 |
| Слов в произведении (СВП): | 70933 |
| Приблизительно страниц: | 249 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.16 |
| СДП диалога, знаков: | 41.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8408 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7946 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 462 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2662.39 | —> 8579-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15930 (22.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 55003 (77.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19403 (35.28%) |
| Прилагательное | 5619 (10.22%) |
| Глагол | 12013 (21.84%) |
| Местоимение-существительное | 4555 (8.28%) |
| Местоименное прилагательное | 3200 (5.82%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1005 (1.83%) |
| Числительное (порядковое) | 258 (0.47%) |
| Наречие | 2892 (5.26%) |
| Предикатив | 400 (0.73%) |
| Предлог | 7846 (14.26%) |
| Союз | 5536 (10.06%) |
| Междометие | 1058 (1.92%) |
| Вводное слово | 146 (0.27%) |
| Частица | 3722 (6.77%) |
| Причастие | 1200 (2.18%) |
| Деепричастие | 196 (0.36%) |
| Служебных слов: | 26267 (47.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 93.06 |
| . точка | 85.01 |
| - тире | 16.06 |
| ! восклицательный знак | 13.35 |
| ? вопросительный знак | 5.03 |
| ... многоточие | 1.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 4.57 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 1.72 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
