Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548683 |
| Слов в произведении (СВП): | 79310 |
| Приблизительно страниц: | 294 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.03 |
| СДП диалога, знаков: | 49.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10632 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10024 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 608 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1296.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3071.03 | —> 2765-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15548 (19.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63762 (80.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22055 (34.59%) |
| Прилагательное | 7527 (11.80%) |
| Глагол | 13959 (21.89%) |
| Местоимение-существительное | 4662 (7.31%) |
| Местоименное прилагательное | 3349 (5.25%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1141 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 196 (0.31%) |
| Наречие | 3125 (4.90%) |
| Предикатив | 381 (0.60%) |
| Предлог | 8566 (13.43%) |
| Союз | 5540 (8.69%) |
| Междометие | 1018 (1.60%) |
| Вводное слово | 103 (0.16%) |
| Частица | 3282 (5.15%) |
| Причастие | 1754 (2.75%) |
| Деепричастие | 203 (0.32%) |
| Служебных слов: | 26731 (41.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.51 |
| . точка | 74.25 |
| - тире | 13.72 |
| ! восклицательный знак | 5.51 |
| ? вопросительный знак | 5.42 |
| ... многоточие | 6.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.90 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.57 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 13.89 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.71 |
| ; 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».
