Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548642 |
| Слов в произведении (СВП): | 84416 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 91.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.8 |
| СДП диалога, знаков: | 48.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 9.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10479 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9982 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 497 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2843.24 | —> 5770-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23542 (27.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60874 (72.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18368 (30.17%) |
| Прилагательное | 7848 (12.89%) |
| Глагол | 14520 (23.85%) |
| Местоимение-существительное | 6240 (10.25%) |
| Местоименное прилагательное | 3945 (6.48%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1041 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.29%) |
| Наречие | 4669 (7.67%) |
| Предикатив | 817 (1.34%) |
| Предлог | 7727 (12.69%) |
| Союз | 8336 (13.69%) |
| Междометие | 1477 (2.43%) |
| Вводное слово | 302 (0.50%) |
| Частица | 6748 (11.09%) |
| Причастие | 1245 (2.05%) |
| Деепричастие | 326 (0.54%) |
| Служебных слов: | 35122 (57.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 154.14 |
| . точка | 62.52 |
| - тире | 17.72 |
| ! восклицательный знак | 1.15 |
| ? вопросительный знак | 4.66 |
| ... многоточие | 4.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 2.56 |
| () скобки | 0.82 |
| : двоеточие | 1.48 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
