Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 631006 |
| Слов в произведении (СВП): | 91333 |
| Приблизительно страниц: | 339 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.28 |
| СДП диалога, знаков: | 44.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11038 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10131 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 907 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1268.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2943.98 | —> 4344-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20455 (22.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70878 (77.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22949 (32.38%) |
| Прилагательное | 9206 (12.99%) |
| Глагол | 15509 (21.88%) |
| Местоимение-существительное | 4379 (6.18%) |
| Местоименное прилагательное | 4003 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1129 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 269 (0.38%) |
| Наречие | 4690 (6.62%) |
| Предикатив | 685 (0.97%) |
| Предлог | 9673 (13.65%) |
| Союз | 6920 (9.76%) |
| Междометие | 974 (1.37%) |
| Вводное слово | 177 (0.25%) |
| Частица | 5280 (7.45%) |
| Причастие | 2574 (3.63%) |
| Деепричастие | 398 (0.56%) |
| Служебных слов: | 31813 (44.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.01 |
| . точка | 86.24 |
| - тире | 14.57 |
| ! восклицательный знак | 1.05 |
| ? вопросительный знак | 9.09 |
| ... многоточие | 5.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 8.74 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 1.11 |
| ; 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».
