Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 541848 |
| Слов в произведении (СВП): | 75312 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.27 |
| СДП диалога, знаков: | 44.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9981 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8905 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1076 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1270.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2960.23 | —> 4103-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14499 (19.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60813 (80.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19149 (31.49%) |
| Прилагательное | 5750 (9.46%) |
| Глагол | 14430 (23.73%) |
| Местоимение-существительное | 5521 (9.08%) |
| Местоименное прилагательное | 2996 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 816 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 469 (0.77%) |
| Наречие | 2592 (4.26%) |
| Предикатив | 513 (0.84%) |
| Предлог | 7823 (12.86%) |
| Союз | 4706 (7.74%) |
| Междометие | 1187 (1.95%) |
| Вводное слово | 133 (0.22%) |
| Частица | 3900 (6.41%) |
| Причастие | 1311 (2.16%) |
| Деепричастие | 282 (0.46%) |
| Служебных слов: | 26557 (43.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.76 |
| . точка | 89.12 |
| - тире | 30.38 |
| ! восклицательный знак | 6.55 |
| ? вопросительный знак | 15.20 |
| ... многоточие | 6.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.74 |
| " кавычка | 37.09 |
| () скобки | 0.86 |
| : двоеточие | 4.81 |
| ; точка с запятой | 0.60 |
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».
