Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 573542 |
| Слов в произведении (СВП): | 85820 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 128.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 128.5 |
| СДП диалога, знаков: | 120.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 0.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10507 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9624 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 883 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2926.37 | —> 4606-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20026 (23.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65794 (76.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23867 (36.28%) |
| Прилагательное | 7604 (11.56%) |
| Глагол | 13339 (20.27%) |
| Местоимение-существительное | 4474 (6.80%) |
| Местоименное прилагательное | 4013 (6.10%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1024 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 315 (0.48%) |
| Наречие | 3218 (4.89%) |
| Предикатив | 586 (0.89%) |
| Предлог | 9301 (14.14%) |
| Союз | 6299 (9.57%) |
| Междометие | 1304 (1.98%) |
| Вводное слово | 206 (0.31%) |
| Частица | 5572 (8.47%) |
| Причастие | 2019 (3.07%) |
| Деепричастие | 325 (0.49%) |
| Служебных слов: | 31500 (47.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.59 |
| . точка | 43.57 |
| - тире | 9.18 |
| ! восклицательный знак | 5.45 |
| ? вопросительный знак | 4.65 |
| ... многоточие | 3.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 9.59 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 1.03 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
