Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518224 |
| Слов в произведении (СВП): | 75680 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.96 |
| СДП диалога, знаков: | 52.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9112 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8588 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 524 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2832.81 | —> 5938-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18371 (24.27% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57309 (75.73% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17864 (31.17%) |
| Прилагательное | 6483 (11.31%) |
| Глагол | 12569 (21.93%) |
| Местоимение-существительное | 4445 (7.76%) |
| Местоименное прилагательное | 4079 (7.12%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1017 (1.77%) |
| Числительное (порядковое) | 253 (0.44%) |
| Наречие | 3580 (6.25%) |
| Предикатив | 590 (1.03%) |
| Предлог | 7364 (12.85%) |
| Союз | 7481 (13.05%) |
| Междометие | 1231 (2.15%) |
| Вводное слово | 218 (0.38%) |
| Частица | 4742 (8.27%) |
| Причастие | 1378 (2.40%) |
| Деепричастие | 177 (0.31%) |
| Служебных слов: | 29751 (51.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 90.46 |
| . точка | 63.69 |
| - тире | 16.89 |
| ! восклицательный знак | 12.84 |
| ? вопросительный знак | 9.18 |
| ... многоточие | 9.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.41 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.30 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.83 |
| " кавычка | 8.47 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 9.32 |
| ; 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».
