Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 578130 |
| Слов в произведении (СВП): | 86862 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.95 |
| СДП диалога, знаков: | 41.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9532 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9226 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 306 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2742.91 | —> 7359-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23063 (26.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63799 (73.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19298 (30.25%) |
| Прилагательное | 8109 (12.71%) |
| Глагол | 15084 (23.64%) |
| Местоимение-существительное | 5442 (8.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3875 (6.07%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1302 (2.04%) |
| Числительное (порядковое) | 284 (0.45%) |
| Наречие | 4495 (7.05%) |
| Предикатив | 1143 (1.79%) |
| Предлог | 8535 (13.38%) |
| Союз | 7598 (11.91%) |
| Междометие | 1647 (2.58%) |
| Вводное слово | 211 (0.33%) |
| Частица | 6546 (10.26%) |
| Причастие | 1371 (2.15%) |
| Деепричастие | 226 (0.35%) |
| Служебных слов: | 34108 (53.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.78 |
| . точка | 96.85 |
| - тире | 10.91 |
| ! восклицательный знак | 1.29 |
| ? вопросительный знак | 6.07 |
| ... многоточие | 2.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 2.76 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 3.15 |
| ; точка с запятой | 0.51 |
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».
