Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 592001 |
| Слов в произведении (СВП): | 82231 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.69 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.3 |
| СДП диалога, знаков: | 58.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 77.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9685 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9162 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 523 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1212.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2789.30 | —> 6606-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19786 (24.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62445 (75.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21715 (34.77%) |
| Прилагательное | 9193 (14.72%) |
| Глагол | 12415 (19.88%) |
| Местоимение-существительное | 5847 (9.36%) |
| Местоименное прилагательное | 4048 (6.48%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1133 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 198 (0.32%) |
| Наречие | 3629 (5.81%) |
| Предикатив | 612 (0.98%) |
| Предлог | 7651 (12.25%) |
| Союз | 6630 (10.62%) |
| Междометие | 1305 (2.09%) |
| Вводное слово | 234 (0.37%) |
| Частица | 4660 (7.46%) |
| Причастие | 1363 (2.18%) |
| Деепричастие | 186 (0.30%) |
| Служебных слов: | 30570 (48.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.16 |
| . точка | 86.39 |
| - тире | 20.67 |
| ! восклицательный знак | 1.96 |
| ? вопросительный знак | 18.44 |
| ... многоточие | 2.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 6.63 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 0.92 |
| ; 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».
