Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 579753 |
| Слов в произведении (СВП): | 84732 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.88 |
| СДП диалога, знаков: | 46.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8323 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7972 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 351 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1109.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2503.81 | —> 10435-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21278 (25.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63454 (74.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18377 (28.96%) |
| Прилагательное | 6851 (10.80%) |
| Глагол | 15490 (24.41%) |
| Местоимение-существительное | 6809 (10.73%) |
| Местоименное прилагательное | 4319 (6.81%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 664 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.21%) |
| Наречие | 4698 (7.40%) |
| Предикатив | 662 (1.04%) |
| Предлог | 7942 (12.52%) |
| Союз | 8109 (12.78%) |
| Междометие | 1392 (2.19%) |
| Вводное слово | 282 (0.44%) |
| Частица | 6236 (9.83%) |
| Причастие | 1111 (1.75%) |
| Деепричастие | 276 (0.43%) |
| Служебных слов: | 35383 (55.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.44 |
| . точка | 68.18 |
| - тире | 29.66 |
| ! восклицательный знак | 9.97 |
| ? вопросительный знак | 16.11 |
| ... многоточие | 3.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 8.24 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 4.33 |
| ; точка с запятой | 3.39 |
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».
