Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548001 |
| Слов в произведении (СВП): | 81035 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.24 |
| СДП диалога, знаков: | 59.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7789 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7545 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 244 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1077.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2394.47 | —> 11257-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18777 (23.17% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62258 (76.83% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19411 (31.18%) |
| Прилагательное | 5704 (9.16%) |
| Глагол | 16765 (26.93%) |
| Местоимение-существительное | 8458 (13.59%) |
| Местоименное прилагательное | 3656 (5.87%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1068 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 170 (0.27%) |
| Наречие | 3634 (5.84%) |
| Предикатив | 423 (0.68%) |
| Предлог | 7766 (12.47%) |
| Союз | 5870 (9.43%) |
| Междометие | 1064 (1.71%) |
| Вводное слово | 122 (0.20%) |
| Частица | 4494 (7.22%) |
| Причастие | 1163 (1.87%) |
| Деепричастие | 233 (0.37%) |
| Служебных слов: | 31674 (50.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.02 |
| . точка | 74.68 |
| - тире | 24.38 |
| ! восклицательный знак | 1.83 |
| ? вопросительный знак | 7.06 |
| ... многоточие | 0.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 11.80 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 5.20 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
