Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 565898 |
| Слов в произведении (СВП): | 82184 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 116.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 130.58 |
| СДП диалога, знаков: | 91.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8647 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8081 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 566 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1160.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2585.49 | —> 9519-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19369 (23.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62815 (76.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22019 (35.05%) |
| Прилагательное | 7806 (12.43%) |
| Глагол | 13399 (21.33%) |
| Местоимение-существительное | 4921 (7.83%) |
| Местоименное прилагательное | 4165 (6.63%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1157 (1.84%) |
| Числительное (порядковое) | 206 (0.33%) |
| Наречие | 3530 (5.62%) |
| Предикатив | 595 (0.95%) |
| Предлог | 8225 (13.09%) |
| Союз | 6620 (10.54%) |
| Междометие | 1181 (1.88%) |
| Вводное слово | 280 (0.45%) |
| Частица | 4566 (7.27%) |
| Причастие | 1582 (2.52%) |
| Деепричастие | 234 (0.37%) |
| Служебных слов: | 30210 (48.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.29 |
| . точка | 47.48 |
| - тире | 14.95 |
| ! восклицательный знак | 4.68 |
| ? вопросительный знак | 3.31 |
| ... многоточие | 0.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 7.84 |
| () скобки | 0.72 |
| : двоеточие | 5.62 |
| ; точка с запятой | 3.27 |
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».
