Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 646040 |
| Слов в произведении (СВП): | 96526 |
| Приблизительно страниц: | 341 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.15 |
| СДП диалога, знаков: | 38.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9465 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8993 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 472 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1213.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2721.93 | —> 7667-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25929 (26.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70597 (73.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20306 (28.76%) |
| Прилагательное | 8809 (12.48%) |
| Глагол | 17365 (24.60%) |
| Местоимение-существительное | 6665 (9.44%) |
| Местоименное прилагательное | 4483 (6.35%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1051 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 212 (0.30%) |
| Наречие | 5531 (7.83%) |
| Предикатив | 914 (1.29%) |
| Предлог | 8355 (11.83%) |
| Союз | 8793 (12.46%) |
| Междометие | 1723 (2.44%) |
| Вводное слово | 404 (0.57%) |
| Частица | 7323 (10.37%) |
| Причастие | 2193 (3.11%) |
| Деепричастие | 299 (0.42%) |
| Служебных слов: | 38063 (53.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.34 |
| . точка | 84.48 |
| - тире | 8.97 |
| ! восклицательный знак | 3.36 |
| ? вопросительный знак | 17.38 |
| ... многоточие | 8.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 3.09 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 6.23 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
