Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 540101 |
| Слов в произведении (СВП): | 80341 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.42 |
| СДП диалога, знаков: | 42.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10120 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9402 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 718 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1271.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2955.56 | —> 4178-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18424 (22.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61917 (77.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22112 (35.71%) |
| Прилагательное | 6258 (10.11%) |
| Глагол | 15615 (25.22%) |
| Местоимение-существительное | 4812 (7.77%) |
| Местоименное прилагательное | 2816 (4.55%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1118 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.26%) |
| Наречие | 3961 (6.40%) |
| Предикатив | 727 (1.17%) |
| Предлог | 8420 (13.60%) |
| Союз | 5780 (9.34%) |
| Междометие | 1060 (1.71%) |
| Вводное слово | 149 (0.24%) |
| Частица | 4780 (7.72%) |
| Причастие | 948 (1.53%) |
| Деепричастие | 185 (0.30%) |
| Служебных слов: | 28016 (45.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.35 |
| . точка | 87.29 |
| - тире | 37.48 |
| ! восклицательный знак | 9.68 |
| ? вопросительный знак | 15.63 |
| ... многоточие | 7.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.39 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.67 |
| " кавычка | 3.26 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 4.14 |
| ; точка с запятой | 0.22 |
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».
