Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580406 |
| Слов в произведении (СВП): | 84796 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.67 |
| СДП диалога, знаков: | 54.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8688 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8048 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 640 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1165.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2644.19 | —> 8825-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18466 (21.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66330 (78.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20825 (31.40%) |
| Прилагательное | 7585 (11.44%) |
| Глагол | 14920 (22.49%) |
| Местоимение-существительное | 5358 (8.08%) |
| Местоименное прилагательное | 4402 (6.64%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 805 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.27%) |
| Наречие | 3904 (5.89%) |
| Предикатив | 528 (0.80%) |
| Предлог | 8007 (12.07%) |
| Союз | 7070 (10.66%) |
| Междометие | 1171 (1.77%) |
| Вводное слово | 208 (0.31%) |
| Частица | 5200 (7.84%) |
| Причастие | 1252 (1.89%) |
| Деепричастие | 271 (0.41%) |
| Служебных слов: | 31693 (47.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.34 |
| . точка | 75.89 |
| - тире | 19.31 |
| ! восклицательный знак | 3.48 |
| ? вопросительный знак | 7.57 |
| ... многоточие | 11.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 1.18 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.83 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
