Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531219 |
| Слов в произведении (СВП): | 81400 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.93 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.44 |
| СДП диалога, знаков: | 36.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10210 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9386 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 824 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1082.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2635.49 | —> 8913-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19982 (24.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61418 (75.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21080 (34.32%) |
| Прилагательное | 5476 (8.92%) |
| Глагол | 14681 (23.90%) |
| Местоимение-существительное | 7122 (11.60%) |
| Местоименное прилагательное | 3430 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 851 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 316 (0.51%) |
| Наречие | 2979 (4.85%) |
| Предикатив | 688 (1.12%) |
| Предлог | 6959 (11.33%) |
| Союз | 8606 (14.01%) |
| Междометие | 1318 (2.15%) |
| Вводное слово | 242 (0.39%) |
| Частица | 5286 (8.61%) |
| Причастие | 729 (1.19%) |
| Деепричастие | 127 (0.21%) |
| Служебных слов: | 33113 (53.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.35 |
| . точка | 93.44 |
| - тире | 45.58 |
| ! восклицательный знак | 6.22 |
| ? вопросительный знак | 15.84 |
| ... многоточие | 18.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.44 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.71 |
| " кавычка | 12.89 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 6.73 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
