Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 640158 |
| Слов в произведении (СВП): | 88780 |
| Приблизительно страниц: | 332 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 114.37 |
| СДП диалога, знаков: | 50.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10530 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9460 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1070 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1303.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3007.61 | —> 3481-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16957 (19.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71823 (80.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25542 (35.56%) |
| Прилагательное | 7135 (9.93%) |
| Глагол | 15120 (21.05%) |
| Местоимение-существительное | 5923 (8.25%) |
| Местоименное прилагательное | 3708 (5.16%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1108 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 324 (0.45%) |
| Наречие | 3126 (4.35%) |
| Предикатив | 522 (0.73%) |
| Предлог | 9301 (12.95%) |
| Союз | 5900 (8.21%) |
| Междометие | 1304 (1.82%) |
| Вводное слово | 207 (0.29%) |
| Частица | 4528 (6.30%) |
| Причастие | 1857 (2.59%) |
| Деепричастие | 282 (0.39%) |
| Служебных слов: | 31161 (43.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.18 |
| . точка | 67.28 |
| - тире | 24.56 |
| ! восклицательный знак | 4.13 |
| ? вопросительный знак | 12.80 |
| ... многоточие | 5.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.05 |
| " кавычка | 31.46 |
| () скобки | 1.70 |
| : двоеточие | 5.35 |
| ; точка с запятой | 0.52 |
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».
