Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 620007 |
| Слов в произведении (СВП): | 87545 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.92 |
| СДП диалога, знаков: | 51.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12174 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11065 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1109 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1362.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3255.81 | —> 1246-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20859 (23.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66686 (76.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23980 (35.96%) |
| Прилагательное | 8968 (13.45%) |
| Глагол | 13390 (20.08%) |
| Местоимение-существительное | 4824 (7.23%) |
| Местоименное прилагательное | 3605 (5.41%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1173 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 254 (0.38%) |
| Наречие | 3537 (5.30%) |
| Предикатив | 500 (0.75%) |
| Предлог | 8705 (13.05%) |
| Союз | 7196 (10.79%) |
| Междометие | 1381 (2.07%) |
| Вводное слово | 261 (0.39%) |
| Частица | 5849 (8.77%) |
| Причастие | 1334 (2.00%) |
| Деепричастие | 159 (0.24%) |
| Служебных слов: | 31993 (47.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.70 |
| . точка | 82.06 |
| - тире | 22.48 |
| ! восклицательный знак | 7.88 |
| ? вопросительный знак | 9.85 |
| ... многоточие | 7.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 7.85 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.06 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
