Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 540654 |
| Слов в произведении (СВП): | 80974 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.99 |
| СДП диалога, знаков: | 66.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9295 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8789 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 506 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2672.40 | —> 8452-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22723 (28.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58251 (71.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18879 (32.41%) |
| Прилагательное | 6508 (11.17%) |
| Глагол | 13159 (22.59%) |
| Местоимение-существительное | 5158 (8.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3994 (6.86%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1209 (2.08%) |
| Числительное (порядковое) | 457 (0.78%) |
| Наречие | 4548 (7.81%) |
| Предикатив | 778 (1.34%) |
| Предлог | 7751 (13.31%) |
| Союз | 7729 (13.27%) |
| Междометие | 1518 (2.61%) |
| Вводное слово | 460 (0.79%) |
| Частица | 6011 (10.32%) |
| Причастие | 1152 (1.98%) |
| Деепричастие | 185 (0.32%) |
| Служебных слов: | 32819 (56.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.10 |
| . точка | 63.38 |
| - тире | 16.34 |
| ! восклицательный знак | 3.93 |
| ? вопросительный знак | 7.50 |
| ... многоточие | 1.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 4.71 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.68 |
| ; 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».
