Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536751 |
| Слов в произведении (СВП): | 78524 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.2 |
| СДП диалога, знаков: | 34.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11040 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10345 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 695 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1211.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2933.44 | —> 4506-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18053 (22.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60471 (77.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19937 (32.97%) |
| Прилагательное | 7002 (11.58%) |
| Глагол | 13171 (21.78%) |
| Местоимение-существительное | 5467 (9.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3178 (5.26%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1136 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 264 (0.44%) |
| Наречие | 3794 (6.27%) |
| Предикатив | 539 (0.89%) |
| Предлог | 7889 (13.05%) |
| Союз | 6576 (10.87%) |
| Междометие | 1176 (1.94%) |
| Вводное слово | 220 (0.36%) |
| Частица | 4674 (7.73%) |
| Причастие | 1497 (2.48%) |
| Деепричастие | 140 (0.23%) |
| Служебных слов: | 29346 (48.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.26 |
| . точка | 91.98 |
| - тире | 20.43 |
| ! восклицательный знак | 2.80 |
| ? вопросительный знак | 11.27 |
| ... многоточие | 3.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.14 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 1.38 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
