Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 546422 |
| Слов в произведении (СВП): | 78049 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.02 |
| СДП диалога, знаков: | 30.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11353 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10624 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 729 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1306.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3148.48 | —> 1994-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17119 (21.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60930 (78.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20194 (33.14%) |
| Прилагательное | 7140 (11.72%) |
| Глагол | 14002 (22.98%) |
| Местоимение-существительное | 5393 (8.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3787 (6.22%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 903 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 173 (0.28%) |
| Наречие | 3359 (5.51%) |
| Предикатив | 472 (0.77%) |
| Предлог | 7865 (12.91%) |
| Союз | 5727 (9.40%) |
| Междометие | 1088 (1.79%) |
| Вводное слово | 114 (0.19%) |
| Частица | 4233 (6.95%) |
| Причастие | 1238 (2.03%) |
| Деепричастие | 190 (0.31%) |
| Служебных слов: | 28400 (46.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.68 |
| . точка | 63.26 |
| - тире | 28.80 |
| ! восклицательный знак | 19.03 |
| ? вопросительный знак | 9.44 |
| ... многоточие | 15.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 7.32 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.55 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 8.40 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.81 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
