Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 550168 |
| Слов в произведении (СВП): | 79636 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.56 |
| СДП диалога, знаков: | 45.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8299 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7745 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 554 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1153.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2590.35 | —> 9464-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18943 (23.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60693 (76.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18923 (31.18%) |
| Прилагательное | 6751 (11.12%) |
| Глагол | 13828 (22.78%) |
| Местоимение-существительное | 6819 (11.24%) |
| Местоименное прилагательное | 4361 (7.19%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 853 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.21%) |
| Наречие | 3621 (5.97%) |
| Предикатив | 722 (1.19%) |
| Предлог | 7208 (11.88%) |
| Союз | 5854 (9.65%) |
| Междометие | 1424 (2.35%) |
| Вводное слово | 221 (0.36%) |
| Частица | 4722 (7.78%) |
| Причастие | 1343 (2.21%) |
| Деепричастие | 144 (0.24%) |
| Служебных слов: | 30777 (50.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.17 |
| . точка | 78.85 |
| - тире | 26.26 |
| ! восклицательный знак | 11.00 |
| ? вопросительный знак | 13.56 |
| ... многоточие | 5.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.12 |
| " кавычка | 7.77 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 8.14 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
