Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 553943 |
| Слов в произведении (СВП): | 76654 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.95 |
| СДП диалога, знаков: | 51.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9306 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8816 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 490 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2810.80 | —> 6262-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16075 (20.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60579 (79.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21414 (35.35%) |
| Прилагательное | 7332 (12.10%) |
| Глагол | 13570 (22.40%) |
| Местоимение-существительное | 4925 (8.13%) |
| Местоименное прилагательное | 2559 (4.22%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1184 (1.95%) |
| Числительное (порядковое) | 319 (0.53%) |
| Наречие | 3698 (6.10%) |
| Предикатив | 421 (0.69%) |
| Предлог | 8566 (14.14%) |
| Союз | 4690 (7.74%) |
| Междометие | 1146 (1.89%) |
| Вводное слово | 120 (0.20%) |
| Частица | 3504 (5.78%) |
| Причастие | 1780 (2.94%) |
| Деепричастие | 320 (0.53%) |
| Служебных слов: | 25832 (42.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.72 |
| . точка | 77.33 |
| - тире | 39.66 |
| ! восклицательный знак | 3.16 |
| ? вопросительный знак | 11.64 |
| ... многоточие | 3.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 6.11 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 1.79 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
