Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532926 |
| Слов в произведении (СВП): | 75403 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.5 |
| СДП диалога, знаков: | 42.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9448 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9071 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 377 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1252.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2897.76 | —> 5006-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17011 (22.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58392 (77.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18510 (31.70%) |
| Прилагательное | 7242 (12.40%) |
| Глагол | 14056 (24.07%) |
| Местоимение-существительное | 5772 (9.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3290 (5.63%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 549 (0.94%) |
| Числительное (порядковое) | 76 (0.13%) |
| Наречие | 3564 (6.10%) |
| Предикатив | 597 (1.02%) |
| Предлог | 7101 (12.16%) |
| Союз | 5871 (10.05%) |
| Междометие | 1078 (1.85%) |
| Вводное слово | 222 (0.38%) |
| Частица | 4626 (7.92%) |
| Причастие | 1270 (2.17%) |
| Деепричастие | 223 (0.38%) |
| Служебных слов: | 28195 (48.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.05 |
| . точка | 89.78 |
| - тире | 48.05 |
| ! восклицательный знак | 13.14 |
| ? вопросительный знак | 12.37 |
| ... многоточие | 13.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.01 |
| " кавычка | 17.51 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 8.32 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
