Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 568574 |
| Слов в произведении (СВП): | 75098 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 122.05 |
| СДП диалога, знаков: | 56.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8447 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7967 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 480 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1274.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2846.20 | —> 5710-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15339 (20.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59759 (79.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20898 (34.97%) |
| Прилагательное | 8746 (14.64%) |
| Глагол | 12424 (20.79%) |
| Местоимение-существительное | 4607 (7.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2748 (4.60%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 779 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.21%) |
| Наречие | 3068 (5.13%) |
| Предикатив | 534 (0.89%) |
| Предлог | 6692 (11.20%) |
| Союз | 4249 (7.11%) |
| Междометие | 1028 (1.72%) |
| Вводное слово | 195 (0.33%) |
| Частица | 4202 (7.03%) |
| Причастие | 2263 (3.79%) |
| Деепричастие | 155 (0.26%) |
| Служебных слов: | 23882 (39.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.05 |
| . точка | 67.35 |
| - тире | 22.78 |
| ! восклицательный знак | 2.37 |
| ? вопросительный знак | 12.01 |
| ... многоточие | 6.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.68 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 11.61 |
| () скобки | 0.89 |
| : двоеточие | 3.09 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
