Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 512590 |
| Слов в произведении (СВП): | 70784 |
| Приблизительно страниц: | 253 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.31 |
| СДП диалога, знаков: | 39.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9226 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8567 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 659 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1242.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2855.15 | —> 5587-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16148 (22.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54636 (77.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16782 (30.72%) |
| Прилагательное | 7247 (13.26%) |
| Глагол | 11644 (21.31%) |
| Местоимение-существительное | 4676 (8.56%) |
| Местоименное прилагательное | 2718 (4.97%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1300 (2.38%) |
| Числительное (порядковое) | 333 (0.61%) |
| Наречие | 3408 (6.24%) |
| Предикатив | 681 (1.25%) |
| Предлог | 6569 (12.02%) |
| Союз | 6169 (11.29%) |
| Междометие | 1084 (1.98%) |
| Вводное слово | 242 (0.44%) |
| Частица | 4258 (7.79%) |
| Причастие | 1003 (1.84%) |
| Деепричастие | 147 (0.27%) |
| Служебных слов: | 25873 (47.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.21 |
| . точка | 114.31 |
| - тире | 52.41 |
| ! восклицательный знак | 6.22 |
| ? вопросительный знак | 13.63 |
| ... многоточие | 3.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 10.27 |
| () скобки | 2.43 |
| : двоеточие | 1.46 |
| ; точка с запятой | 0.68 |
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».
