Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536855 |
| Слов в произведении (СВП): | 81193 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.98 |
| СДП диалога, знаков: | 37.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8675 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8121 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 554 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1156.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2599.60 | —> 9337-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19097 (23.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62096 (76.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18153 (29.23%) |
| Прилагательное | 5539 (8.92%) |
| Глагол | 16536 (26.63%) |
| Местоимение-существительное | 7947 (12.80%) |
| Местоименное прилагательное | 3018 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 773 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.19%) |
| Наречие | 4096 (6.60%) |
| Предикатив | 578 (0.93%) |
| Предлог | 7254 (11.68%) |
| Союз | 6850 (11.03%) |
| Междометие | 1233 (1.99%) |
| Вводное слово | 313 (0.50%) |
| Частица | 5091 (8.20%) |
| Причастие | 1325 (2.13%) |
| Деепричастие | 200 (0.32%) |
| Служебных слов: | 31921 (51.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.27 |
| . точка | 81.51 |
| - тире | 45.26 |
| ! восклицательный знак | 36.69 |
| ? вопросительный знак | 22.64 |
| ... многоточие | 7.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.69 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.33 |
| " кавычка | 2.01 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 4.41 |
| ; 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».
