Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 604078 |
| Слов в произведении (СВП): | 87166 |
| Приблизительно страниц: | 323 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.38 |
| СДП диалога, знаков: | 33.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11270 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10500 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 770 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1353.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3164.53 | —> 1853-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19001 (21.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68165 (78.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24745 (36.30%) |
| Прилагательное | 8692 (12.75%) |
| Глагол | 14934 (21.91%) |
| Местоимение-существительное | 4823 (7.08%) |
| Местоименное прилагательное | 3332 (4.89%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1288 (1.89%) |
| Числительное (порядковое) | 389 (0.57%) |
| Наречие | 3952 (5.80%) |
| Предикатив | 531 (0.78%) |
| Предлог | 8665 (12.71%) |
| Союз | 6380 (9.36%) |
| Междометие | 1164 (1.71%) |
| Вводное слово | 224 (0.33%) |
| Частица | 4180 (6.13%) |
| Причастие | 1936 (2.84%) |
| Деепричастие | 272 (0.40%) |
| Служебных слов: | 29058 (42.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.07 |
| . точка | 78.12 |
| - тире | 12.75 |
| ! восклицательный знак | 9.07 |
| ? вопросительный знак | 9.09 |
| ... многоточие | 22.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.45 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.30 |
| " кавычка | 6.91 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.44 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
