Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 558951 |
| Слов в произведении (СВП): | 80175 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.83 |
| СДП диалога, знаков: | 42.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9541 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9104 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 437 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2836.60 | —> 5875-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19493 (24.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60682 (75.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18871 (31.10%) |
| Прилагательное | 7941 (13.09%) |
| Глагол | 14452 (23.82%) |
| Местоимение-существительное | 5641 (9.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3839 (6.33%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 664 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.26%) |
| Наречие | 3952 (6.51%) |
| Предикатив | 705 (1.16%) |
| Предлог | 7617 (12.55%) |
| Союз | 6216 (10.24%) |
| Междометие | 1087 (1.79%) |
| Вводное слово | 324 (0.53%) |
| Частица | 5294 (8.72%) |
| Причастие | 1333 (2.20%) |
| Деепричастие | 659 (1.09%) |
| Служебных слов: | 30687 (50.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.25 |
| . точка | 83.53 |
| - тире | 45.92 |
| ! восклицательный знак | 6.50 |
| ? вопросительный знак | 9.33 |
| ... многоточие | 7.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.97 |
| " кавычка | 13.13 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 11.50 |
| ; 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».
