Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 583912 |
| Слов в произведении (СВП): | 80403 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.56 |
| СДП диалога, знаков: | 52.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9763 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9302 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 461 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1226.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2822.15 | —> 6096-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17831 (22.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62572 (77.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21651 (34.60%) |
| Прилагательное | 7069 (11.30%) |
| Глагол | 14388 (22.99%) |
| Местоимение-существительное | 5950 (9.51%) |
| Местоименное прилагательное | 3321 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1079 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 295 (0.47%) |
| Наречие | 3210 (5.13%) |
| Предикатив | 661 (1.06%) |
| Предлог | 8003 (12.79%) |
| Союз | 6096 (9.74%) |
| Междометие | 1169 (1.87%) |
| Вводное слово | 210 (0.34%) |
| Частица | 4464 (7.13%) |
| Причастие | 1321 (2.11%) |
| Деепричастие | 179 (0.29%) |
| Служебных слов: | 29406 (47.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.70 |
| . точка | 98.28 |
| - тире | 47.96 |
| ! восклицательный знак | 2.85 |
| ? вопросительный знак | 12.25 |
| ... многоточие | 4.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 4.89 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 4.02 |
| ; точка с запятой | 1.18 |
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».
