Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 610438 |
| Слов в произведении (СВП): | 89752 |
| Приблизительно страниц: | 326 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.98 |
| СДП диалога, знаков: | 56.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10621 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10152 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 469 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1251.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2917.71 | —> 4726-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22872 (25.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66880 (74.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20975 (31.36%) |
| Прилагательное | 8368 (12.51%) |
| Глагол | 14436 (21.58%) |
| Местоимение-существительное | 5077 (7.59%) |
| Местоименное прилагательное | 5007 (7.49%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1146 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 292 (0.44%) |
| Наречие | 4419 (6.61%) |
| Предикатив | 650 (0.97%) |
| Предлог | 8602 (12.86%) |
| Союз | 9576 (14.32%) |
| Междометие | 1365 (2.04%) |
| Вводное слово | 264 (0.39%) |
| Частица | 6305 (9.43%) |
| Причастие | 1505 (2.25%) |
| Деепричастие | 182 (0.27%) |
| Служебных слов: | 36388 (54.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 89.19 |
| . точка | 57.57 |
| - тире | 12.48 |
| ! восклицательный знак | 11.65 |
| ? вопросительный знак | 9.05 |
| ... многоточие | 7.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.95 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.84 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.92 |
| " кавычка | 12.59 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 9.53 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
