Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531189 |
| Слов в произведении (СВП): | 79068 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.64 |
| СДП диалога, знаков: | 40.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9289 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8777 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 512 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1148.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2648.02 | —> 8773-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20142 (25.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58926 (74.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18280 (31.02%) |
| Прилагательное | 6034 (10.24%) |
| Глагол | 14580 (24.74%) |
| Местоимение-существительное | 6883 (11.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3508 (5.95%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 688 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 84 (0.14%) |
| Наречие | 3671 (6.23%) |
| Предикатив | 640 (1.09%) |
| Предлог | 7374 (12.51%) |
| Союз | 6959 (11.81%) |
| Междометие | 1413 (2.40%) |
| Вводное слово | 352 (0.60%) |
| Частица | 5522 (9.37%) |
| Причастие | 1034 (1.75%) |
| Деепричастие | 189 (0.32%) |
| Служебных слов: | 32216 (54.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.75 |
| . точка | 88.22 |
| - тире | 43.05 |
| ! восклицательный знак | 11.60 |
| ? вопросительный знак | 11.17 |
| ... многоточие | 4.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.66 |
| " кавычка | 2.57 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 5.41 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
