Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 485171 |
| Слов в произведении (СВП): | 69281 |
| Приблизительно страниц: | 260 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.38 |
| СДП диалога, знаков: | 49.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7595 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7052 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 543 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2564.45 | —> 9780-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15549 (22.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53732 (77.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17927 (33.36%) |
| Прилагательное | 6240 (11.61%) |
| Глагол | 11828 (22.01%) |
| Местоимение-существительное | 4492 (8.36%) |
| Местоименное прилагательное | 3244 (6.04%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 595 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 257 (0.48%) |
| Наречие | 3064 (5.70%) |
| Предикатив | 534 (0.99%) |
| Предлог | 6662 (12.40%) |
| Союз | 5506 (10.25%) |
| Междометие | 1157 (2.15%) |
| Вводное слово | 250 (0.47%) |
| Частица | 4266 (7.94%) |
| Причастие | 1128 (2.10%) |
| Деепричастие | 138 (0.26%) |
| Служебных слов: | 25727 (47.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.52 |
| . точка | 77.61 |
| - тире | 21.09 |
| ! восклицательный знак | 13.60 |
| ? вопросительный знак | 8.18 |
| ... многоточие | 12.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.87 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.66 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 15.05 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 4.42 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
