Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 575641 |
| Слов в произведении (СВП): | 84955 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.2 |
| СДП диалога, знаков: | 36.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10295 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9597 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 698 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1230.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2854.63 | —> 5596-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19363 (22.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65592 (77.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22518 (34.33%) |
| Прилагательное | 7411 (11.30%) |
| Глагол | 15026 (22.91%) |
| Местоимение-существительное | 5518 (8.41%) |
| Местоименное прилагательное | 3154 (4.81%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1570 (2.39%) |
| Числительное (порядковое) | 417 (0.64%) |
| Наречие | 3707 (5.65%) |
| Предикатив | 665 (1.01%) |
| Предлог | 8937 (13.63%) |
| Союз | 6446 (9.83%) |
| Междометие | 1260 (1.92%) |
| Вводное слово | 186 (0.28%) |
| Частица | 4840 (7.38%) |
| Причастие | 1230 (1.88%) |
| Деепричастие | 256 (0.39%) |
| Служебных слов: | 30614 (46.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.37 |
| . точка | 89.34 |
| - тире | 13.14 |
| ! восклицательный знак | 12.95 |
| ? вопросительный знак | 11.02 |
| ... многоточие | 2.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 7.09 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 2.64 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
