Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532187 |
| Слов в произведении (СВП): | 81031 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.29 |
| СДП диалога, знаков: | 22.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8285 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8036 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 249 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2573.93 | —> 9666-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17575 (21.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63456 (78.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19221 (30.29%) |
| Прилагательное | 6676 (10.52%) |
| Глагол | 17525 (27.62%) |
| Местоимение-существительное | 6546 (10.32%) |
| Местоименное прилагательное | 3039 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 786 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.20%) |
| Наречие | 3915 (6.17%) |
| Предикатив | 674 (1.06%) |
| Предлог | 7637 (12.04%) |
| Союз | 6517 (10.27%) |
| Междометие | 1033 (1.63%) |
| Вводное слово | 126 (0.20%) |
| Частица | 4367 (6.88%) |
| Причастие | 1111 (1.75%) |
| Деепричастие | 213 (0.34%) |
| Служебных слов: | 29498 (46.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.24 |
| . точка | 115.83 |
| - тире | 15.86 |
| ! восклицательный знак | 11.43 |
| ? вопросительный знак | 12.53 |
| ... многоточие | 3.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 13.30 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 2.44 |
| ; точка с запятой | 0.96 |
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».
