Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 506875 |
| Слов в произведении (СВП): | 73360 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.85 |
| СДП диалога, знаков: | 52.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10551 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9543 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1008 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1332.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3162.48 | —> 1863-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15929 (21.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57431 (78.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20119 (35.03%) |
| Прилагательное | 7219 (12.57%) |
| Глагол | 12076 (21.03%) |
| Местоимение-существительное | 3444 (6.00%) |
| Местоименное прилагательное | 2832 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1044 (1.82%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.29%) |
| Наречие | 3118 (5.43%) |
| Предикатив | 536 (0.93%) |
| Предлог | 7980 (13.89%) |
| Союз | 5573 (9.70%) |
| Междометие | 1199 (2.09%) |
| Вводное слово | 117 (0.20%) |
| Частица | 4161 (7.25%) |
| Причастие | 1663 (2.90%) |
| Деепричастие | 184 (0.32%) |
| Служебных слов: | 25509 (44.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.05 |
| . точка | 70.57 |
| - тире | 10.97 |
| ! восклицательный знак | 4.62 |
| ? вопросительный знак | 4.96 |
| ... многоточие | 4.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 3.99 |
| () скобки | 2.15 |
| : двоеточие | 2.04 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
