Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 534701 |
| Слов в произведении (СВП): | 78418 |
| Приблизительно страниц: | 272 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.56 |
| СДП диалога, знаков: | 41.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10940 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10038 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 902 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1254.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3022.95 | —> 3325-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18191 (23.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60227 (76.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19270 (32.00%) |
| Прилагательное | 6906 (11.47%) |
| Глагол | 14865 (24.68%) |
| Местоимение-существительное | 5754 (9.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2823 (4.69%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 908 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 196 (0.33%) |
| Наречие | 3636 (6.04%) |
| Предикатив | 706 (1.17%) |
| Предлог | 7050 (11.71%) |
| Союз | 6617 (10.99%) |
| Междометие | 1002 (1.66%) |
| Вводное слово | 298 (0.49%) |
| Частица | 4793 (7.96%) |
| Причастие | 1304 (2.17%) |
| Деепричастие | 198 (0.33%) |
| Служебных слов: | 28542 (47.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.19 |
| . точка | 91.24 |
| - тире | 40.45 |
| ! восклицательный знак | 3.06 |
| ? вопросительный знак | 11.35 |
| ... многоточие | 18.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.68 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 6.11 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 6.22 |
| ; точка с запятой | 1.30 |
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».
