Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 563761 |
| Слов в произведении (СВП): | 82278 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.25 |
| СДП диалога, знаков: | 38.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9861 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9437 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 424 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1254.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2905.08 | —> 4900-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18364 (22.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63914 (77.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22110 (34.59%) |
| Прилагательное | 6493 (10.16%) |
| Глагол | 16184 (25.32%) |
| Местоимение-существительное | 5868 (9.18%) |
| Местоименное прилагательное | 3853 (6.03%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 900 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 104 (0.16%) |
| Наречие | 3541 (5.54%) |
| Предикатив | 746 (1.17%) |
| Предлог | 7707 (12.06%) |
| Союз | 5905 (9.24%) |
| Междометие | 1401 (2.19%) |
| Вводное слово | 208 (0.33%) |
| Частица | 4771 (7.46%) |
| Причастие | 1154 (1.81%) |
| Деепричастие | 159 (0.25%) |
| Служебных слов: | 29885 (46.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.10 |
| . точка | 100.31 |
| - тире | 23.64 |
| ! восклицательный знак | 7.69 |
| ? вопросительный знак | 12.58 |
| ... многоточие | 9.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 3.18 |
| () скобки | 0.73 |
| : двоеточие | 3.09 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
