Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601774 |
| Слов в произведении (СВП): | 85218 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.72 |
| СДП диалога, знаков: | 43.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10264 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9396 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 868 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2841.08 | —> 5805-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18716 (21.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66502 (78.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21117 (31.75%) |
| Прилагательное | 6656 (10.01%) |
| Глагол | 16640 (25.02%) |
| Местоимение-существительное | 6571 (9.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3357 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1189 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 248 (0.37%) |
| Наречие | 3716 (5.59%) |
| Предикатив | 633 (0.95%) |
| Предлог | 7301 (10.98%) |
| Союз | 6809 (10.24%) |
| Междометие | 1402 (2.11%) |
| Вводное слово | 196 (0.29%) |
| Частица | 4338 (6.52%) |
| Причастие | 1222 (1.84%) |
| Деепричастие | 205 (0.31%) |
| Служебных слов: | 30191 (45.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.03 |
| . точка | 87.36 |
| - тире | 31.78 |
| ! восклицательный знак | 5.80 |
| ? вопросительный знак | 12.73 |
| ... многоточие | 14.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 22.25 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.24 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
