Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 565436 |
| Слов в произведении (СВП): | 83445 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.45 |
| СДП диалога, знаков: | 42.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9151 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8327 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 824 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2687.19 | —> 8222-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18600 (22.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64845 (77.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20765 (32.02%) |
| Прилагательное | 7282 (11.23%) |
| Глагол | 14835 (22.88%) |
| Местоимение-существительное | 5769 (8.90%) |
| Местоименное прилагательное | 3578 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 690 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.21%) |
| Наречие | 4176 (6.44%) |
| Предикатив | 608 (0.94%) |
| Предлог | 7641 (11.78%) |
| Союз | 6712 (10.35%) |
| Междометие | 1390 (2.14%) |
| Вводное слово | 356 (0.55%) |
| Частица | 5606 (8.65%) |
| Причастие | 1185 (1.83%) |
| Деепричастие | 164 (0.25%) |
| Служебных слов: | 31232 (48.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.87 |
| . точка | 80.21 |
| - тире | 26.50 |
| ! восклицательный знак | 9.83 |
| ? вопросительный знак | 7.15 |
| ... многоточие | 15.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.37 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.53 |
| " кавычка | 4.60 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 5.11 |
| ; точка с запятой | 0.54 |
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».
