Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 606971 |
| Слов в произведении (СВП): | 84175 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.86 |
| СДП диалога, знаков: | 48.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10714 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9958 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 756 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1257.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2959.55 | —> 4120-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18422 (21.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65753 (78.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20174 (30.68%) |
| Прилагательное | 7230 (11.00%) |
| Глагол | 15856 (24.11%) |
| Местоимение-существительное | 5820 (8.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3742 (5.69%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1034 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.27%) |
| Наречие | 3931 (5.98%) |
| Предикатив | 593 (0.90%) |
| Предлог | 7571 (11.51%) |
| Союз | 6942 (10.56%) |
| Междометие | 1276 (1.94%) |
| Вводное слово | 163 (0.25%) |
| Частица | 4184 (6.36%) |
| Причастие | 1383 (2.10%) |
| Деепричастие | 203 (0.31%) |
| Служебных слов: | 29909 (45.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.29 |
| . точка | 81.47 |
| - тире | 33.64 |
| ! восклицательный знак | 7.14 |
| ? вопросительный знак | 8.74 |
| ... многоточие | 5.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.56 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 12.17 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.22 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
