Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 618206 |
| Слов в произведении (СВП): | 87172 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.54 |
| СДП диалога, знаков: | 53.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10572 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8946 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1626 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2912.58 | —> 4794-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18800 (21.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68372 (78.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21438 (31.35%) |
| Прилагательное | 6237 (9.12%) |
| Глагол | 16657 (24.36%) |
| Местоимение-существительное | 6820 (9.97%) |
| Местоименное прилагательное | 3100 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 686 (1.00%) |
| Числительное (порядковое) | 195 (0.29%) |
| Наречие | 2973 (4.35%) |
| Предикатив | 638 (0.93%) |
| Предлог | 7165 (10.48%) |
| Союз | 7057 (10.32%) |
| Междометие | 1690 (2.47%) |
| Вводное слово | 150 (0.22%) |
| Частица | 5489 (8.03%) |
| Причастие | 1351 (1.98%) |
| Деепричастие | 183 (0.27%) |
| Служебных слов: | 31677 (46.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.97 |
| . точка | 88.81 |
| - тире | 52.34 |
| ! восклицательный знак | 7.74 |
| ? вопросительный знак | 16.62 |
| ... многоточие | 11.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.01 |
| " кавычка | 3.77 |
| () скобки | 0.39 |
| : двоеточие | 2.45 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
