Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 636061 |
| Слов в произведении (СВП): | 89947 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.83 |
| СДП диалога, знаков: | 46.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11441 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10689 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 752 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1203.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2901.10 | —> 4967-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20668 (22.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69279 (77.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21914 (31.63%) |
| Прилагательное | 7978 (11.52%) |
| Глагол | 15842 (22.87%) |
| Местоимение-существительное | 8499 (12.27%) |
| Местоименное прилагательное | 4490 (6.48%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 827 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 237 (0.34%) |
| Наречие | 4108 (5.93%) |
| Предикатив | 807 (1.16%) |
| Предлог | 8215 (11.86%) |
| Союз | 7361 (10.63%) |
| Междометие | 1631 (2.35%) |
| Вводное слово | 205 (0.30%) |
| Частица | 5015 (7.24%) |
| Причастие | 1015 (1.47%) |
| Деепричастие | 229 (0.33%) |
| Служебных слов: | 35652 (51.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.30 |
| . точка | 77.22 |
| - тире | 38.52 |
| ! восклицательный знак | 9.42 |
| ? вопросительный знак | 16.21 |
| ... многоточие | 5.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.16 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 5.61 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 5.90 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
