Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 630200 |
| Слов в произведении (СВП): | 96253 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.4 |
| СДП диалога, знаков: | 43.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10675 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9692 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 983 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1204.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2819.59 | —> 6128-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21559 (22.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74694 (77.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19360 (25.92%) |
| Прилагательное | 8383 (11.22%) |
| Глагол | 18928 (25.34%) |
| Местоимение-существительное | 4880 (6.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3471 (4.65%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 694 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.26%) |
| Наречие | 4455 (5.96%) |
| Предикатив | 682 (0.91%) |
| Предлог | 9000 (12.05%) |
| Союз | 10201 (13.66%) |
| Междометие | 1323 (1.77%) |
| Вводное слово | 303 (0.41%) |
| Частица | 7109 (9.52%) |
| Причастие | 1611 (2.16%) |
| Деепричастие | 409 (0.55%) |
| Служебных слов: | 36709 (49.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 153.77 |
| . точка | 70.80 |
| - тире | 18.71 |
| ! восклицательный знак | 0.86 |
| ? вопросительный знак | 6.77 |
| ... многоточие | 1.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 1.68 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 7.33 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
