Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 606060 |
| Слов в произведении (СВП): | 85020 |
| Приблизительно страниц: | 329 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.84 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.9 |
| СДП диалога, знаков: | 57.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9945 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9201 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 744 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1267.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2904.04 | —> 4918-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13966 (16.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71054 (83.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 30147 (42.43%) |
| Прилагательное | 8757 (12.32%) |
| Глагол | 13868 (19.52%) |
| Местоимение-существительное | 3414 (4.80%) |
| Местоименное прилагательное | 2977 (4.19%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1603 (2.26%) |
| Числительное (порядковое) | 236 (0.33%) |
| Наречие | 2668 (3.75%) |
| Предикатив | 449 (0.63%) |
| Предлог | 9767 (13.75%) |
| Союз | 4714 (6.63%) |
| Междометие | 1107 (1.56%) |
| Вводное слово | 77 (0.11%) |
| Частица | 2489 (3.50%) |
| Причастие | 1010 (1.42%) |
| Деепричастие | 109 (0.15%) |
| Служебных слов: | 24669 (34.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 69.38 |
| . точка | 89.67 |
| - тире | 9.56 |
| ! восклицательный знак | 3.03 |
| ? вопросительный знак | 8.00 |
| ... многоточие | 0.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 9.15 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.45 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
