Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 526350 |
| Слов в произведении (СВП): | 76782 |
| Приблизительно страниц: | 266 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.32 |
| СДП диалога, знаков: | 46.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10203 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9576 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 627 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1304.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3041.83 | —> 3074-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17740 (23.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59042 (76.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21259 (36.01%) |
| Прилагательное | 6410 (10.86%) |
| Глагол | 14211 (24.07%) |
| Местоимение-существительное | 4290 (7.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2780 (4.71%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1059 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 186 (0.32%) |
| Наречие | 3612 (6.12%) |
| Предикатив | 690 (1.17%) |
| Предлог | 8123 (13.76%) |
| Союз | 5592 (9.47%) |
| Междометие | 1005 (1.70%) |
| Вводное слово | 119 (0.20%) |
| Частица | 4579 (7.76%) |
| Причастие | 970 (1.64%) |
| Деепричастие | 181 (0.31%) |
| Служебных слов: | 26692 (45.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.29 |
| . точка | 82.06 |
| - тире | 35.71 |
| ! восклицательный знак | 7.54 |
| ? вопросительный знак | 13.58 |
| ... многоточие | 5.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.25 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 2.04 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 5.13 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
