Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536167 |
| Слов в произведении (СВП): | 72045 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.94 |
| СДП диалога, знаков: | 59.29 |
| Доля диалогов в тексте: | 59.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9736 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9068 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 668 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1281.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2965.20 | —> 4034-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17592 (24.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54453 (75.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18711 (34.36%) |
| Прилагательное | 7320 (13.44%) |
| Глагол | 11369 (20.88%) |
| Местоимение-существительное | 4063 (7.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3308 (6.07%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1074 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 220 (0.40%) |
| Наречие | 3974 (7.30%) |
| Предикатив | 614 (1.13%) |
| Предлог | 7327 (13.46%) |
| Союз | 5350 (9.82%) |
| Междометие | 1139 (2.09%) |
| Вводное слово | 191 (0.35%) |
| Частица | 4564 (8.38%) |
| Причастие | 1036 (1.90%) |
| Деепричастие | 196 (0.36%) |
| Служебных слов: | 26142 (48.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.03 |
| . точка | 82.89 |
| - тире | 39.24 |
| ! восклицательный знак | 4.41 |
| ? вопросительный знак | 17.61 |
| ... многоточие | 4.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.69 |
| " кавычка | 8.95 |
| () скобки | 0.33 |
| : двоеточие | 2.73 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
