Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 592555 |
| Слов в произведении (СВП): | 84790 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.05 |
| СДП диалога, знаков: | 72.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10327 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9566 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 761 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1253.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2908.92 | —> 4840-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19349 (22.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65441 (77.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23862 (36.46%) |
| Прилагательное | 8557 (13.08%) |
| Глагол | 12783 (19.53%) |
| Местоимение-существительное | 4132 (6.31%) |
| Местоименное прилагательное | 3487 (5.33%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1231 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 246 (0.38%) |
| Наречие | 3630 (5.55%) |
| Предикатив | 626 (0.96%) |
| Предлог | 8734 (13.35%) |
| Союз | 7020 (10.73%) |
| Междометие | 1200 (1.83%) |
| Вводное слово | 134 (0.20%) |
| Частица | 4632 (7.08%) |
| Причастие | 1521 (2.32%) |
| Деепричастие | 307 (0.47%) |
| Служебных слов: | 29654 (45.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.39 |
| . точка | 53.38 |
| - тире | 26.64 |
| ! восклицательный знак | 13.99 |
| ? вопросительный знак | 3.64 |
| ... многоточие | 3.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.18 |
| " кавычка | 20.53 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 1.44 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
