Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 604118 |
| Слов в произведении (СВП): | 87575 |
| Приблизительно страниц: | 312 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.49 |
| СДП диалога, знаков: | 48.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10176 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9554 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 622 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1336.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3029.33 | —> 3238-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20760 (23.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66815 (76.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21759 (32.57%) |
| Прилагательное | 8698 (13.02%) |
| Глагол | 15081 (22.57%) |
| Местоимение-существительное | 5470 (8.19%) |
| Местоименное прилагательное | 3263 (4.88%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1225 (1.83%) |
| Числительное (порядковое) | 247 (0.37%) |
| Наречие | 4367 (6.54%) |
| Предикатив | 773 (1.16%) |
| Предлог | 8727 (13.06%) |
| Союз | 7765 (11.62%) |
| Междометие | 1411 (2.11%) |
| Вводное слово | 179 (0.27%) |
| Частица | 5617 (8.41%) |
| Причастие | 1531 (2.29%) |
| Деепричастие | 249 (0.37%) |
| Служебных слов: | 32702 (48.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.43 |
| . точка | 102.04 |
| - тире | 19.86 |
| ! восклицательный знак | 4.11 |
| ? вопросительный знак | 6.86 |
| ... многоточие | 0.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 4.66 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 0.87 |
| ; 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».
