Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 593127 |
| Слов в произведении (СВП): | 88151 |
| Приблизительно страниц: | 322 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 94.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.11 |
| СДП диалога, знаков: | 72.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9317 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8721 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 596 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1148.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2587.36 | —> 9500-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20938 (23.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67213 (76.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21429 (31.88%) |
| Прилагательное | 7967 (11.85%) |
| Глагол | 14821 (22.05%) |
| Местоимение-существительное | 6011 (8.94%) |
| Местоименное прилагательное | 4623 (6.88%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1247 (1.86%) |
| Числительное (порядковое) | 252 (0.37%) |
| Наречие | 4122 (6.13%) |
| Предикатив | 562 (0.84%) |
| Предлог | 9146 (13.61%) |
| Союз | 6816 (10.14%) |
| Междометие | 1136 (1.69%) |
| Вводное слово | 271 (0.40%) |
| Частица | 5185 (7.71%) |
| Причастие | 1842 (2.74%) |
| Деепричастие | 244 (0.36%) |
| Служебных слов: | 33443 (49.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.24 |
| . точка | 57.90 |
| - тире | 9.10 |
| ! восклицательный знак | 5.67 |
| ? вопросительный знак | 3.62 |
| ... многоточие | 0.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.26 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 3.94 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 3.45 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
