Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 682470 |
| Слов в произведении (СВП): | 94134 |
| Приблизительно страниц: | 345 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.59 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.26 |
| СДП диалога, знаков: | 43 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11202 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10341 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 861 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1303.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3059.17 | —> 2887-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20604 (21.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73530 (78.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23301 (31.69%) |
| Прилагательное | 9208 (12.52%) |
| Глагол | 17767 (24.16%) |
| Местоимение-существительное | 6757 (9.19%) |
| Местоименное прилагательное | 3224 (4.38%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 966 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 288 (0.39%) |
| Наречие | 3867 (5.26%) |
| Предикатив | 796 (1.08%) |
| Предлог | 8363 (11.37%) |
| Союз | 7708 (10.48%) |
| Междометие | 1812 (2.46%) |
| Вводное слово | 194 (0.26%) |
| Частица | 5526 (7.52%) |
| Причастие | 1567 (2.13%) |
| Деепричастие | 170 (0.23%) |
| Служебных слов: | 33763 (45.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.29 |
| . точка | 79.19 |
| - тире | 37.43 |
| ! восклицательный знак | 8.24 |
| ? вопросительный знак | 18.57 |
| ... многоточие | 7.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 18.48 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 10.43 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
