Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 579765 |
| Слов в произведении (СВП): | 82425 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 91.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.85 |
| СДП диалога, знаков: | 63.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10435 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9661 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 774 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1279.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2934.93 | —> 4490-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18396 (22.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64029 (77.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21293 (33.26%) |
| Прилагательное | 8743 (13.65%) |
| Глагол | 12804 (20.00%) |
| Местоимение-существительное | 5093 (7.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3858 (6.03%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1005 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.33%) |
| Наречие | 3558 (5.56%) |
| Предикатив | 683 (1.07%) |
| Предлог | 7307 (11.41%) |
| Союз | 6997 (10.93%) |
| Междометие | 1163 (1.82%) |
| Вводное слово | 189 (0.30%) |
| Частица | 4505 (7.04%) |
| Причастие | 2143 (3.35%) |
| Деепричастие | 224 (0.35%) |
| Служебных слов: | 29341 (45.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.19 |
| . точка | 58.00 |
| - тире | 47.49 |
| ! восклицательный знак | 5.68 |
| ? вопросительный знак | 7.70 |
| ... многоточие | 9.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 11.30 |
| () скобки | 1.82 |
| : двоеточие | 4.57 |
| ; точка с запятой | 0.91 |
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».
