Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 537164 |
| Слов в произведении (СВП): | 79886 |
| Приблизительно страниц: | 274 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.37 |
| СДП диалога, знаков: | 43.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9975 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9248 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 727 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1138.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2686.26 | —> 8241-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20134 (25.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59752 (74.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18452 (30.88%) |
| Прилагательное | 6341 (10.61%) |
| Глагол | 13791 (23.08%) |
| Местоимение-существительное | 6008 (10.05%) |
| Местоименное прилагательное | 3850 (6.44%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1000 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.35%) |
| Наречие | 3684 (6.17%) |
| Предикатив | 678 (1.13%) |
| Предлог | 7685 (12.86%) |
| Союз | 7015 (11.74%) |
| Междометие | 1360 (2.28%) |
| Вводное слово | 237 (0.40%) |
| Частица | 5604 (9.38%) |
| Причастие | 1111 (1.86%) |
| Деепричастие | 196 (0.33%) |
| Служебных слов: | 31964 (53.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.42 |
| . точка | 89.34 |
| - тире | 31.66 |
| ! восклицательный знак | 6.97 |
| ? вопросительный знак | 12.72 |
| ... многоточие | 10.30 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 7.22 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 3.12 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
