Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 624136 |
| Слов в произведении (СВП): | 87670 |
| Приблизительно страниц: | 312 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.73 |
| СДП диалога, знаков: | 47.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9989 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9440 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 549 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2799.50 | —> 6450-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19853 (22.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67817 (77.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23070 (34.02%) |
| Прилагательное | 7192 (10.61%) |
| Глагол | 15477 (22.82%) |
| Местоимение-существительное | 6602 (9.74%) |
| Местоименное прилагательное | 3674 (5.42%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1004 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 407 (0.60%) |
| Наречие | 3533 (5.21%) |
| Предикатив | 756 (1.11%) |
| Предлог | 8816 (13.00%) |
| Союз | 6729 (9.92%) |
| Междометие | 1208 (1.78%) |
| Вводное слово | 187 (0.28%) |
| Частица | 4945 (7.29%) |
| Причастие | 1354 (2.00%) |
| Деепричастие | 160 (0.24%) |
| Служебных слов: | 32334 (47.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.03 |
| . точка | 100.42 |
| - тире | 35.55 |
| ! восклицательный знак | 2.49 |
| ? вопросительный знак | 11.42 |
| ... многоточие | 1.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 9.35 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 3.47 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
