Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536629 |
| Слов в произведении (СВП): | 76712 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.92 |
| СДП диалога, знаков: | 42.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10042 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9394 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 648 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1233.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2890.57 | —> 5102-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17939 (23.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58773 (76.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21081 (35.87%) |
| Прилагательное | 6613 (11.25%) |
| Глагол | 14325 (24.37%) |
| Местоимение-существительное | 4792 (8.15%) |
| Местоименное прилагательное | 2882 (4.90%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 744 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.23%) |
| Наречие | 3448 (5.87%) |
| Предикатив | 523 (0.89%) |
| Предлог | 7791 (13.26%) |
| Союз | 5759 (9.80%) |
| Междометие | 1102 (1.88%) |
| Вводное слово | 212 (0.36%) |
| Частица | 4732 (8.05%) |
| Причастие | 1183 (2.01%) |
| Деепричастие | 223 (0.38%) |
| Служебных слов: | 27498 (46.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.35 |
| . точка | 98.39 |
| - тире | 39.95 |
| ! восклицательный знак | 7.34 |
| ? вопросительный знак | 14.38 |
| ... многоточие | 3.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 10.38 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 1.76 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
