Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 650613 |
| Слов в произведении (СВП): | 95209 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 90 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.26 |
| СДП диалога, знаков: | 72.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 15.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8489 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7945 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 544 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1034.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2279.16 | —> 11687-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24159 (25.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71050 (74.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22509 (31.68%) |
| Прилагательное | 9298 (13.09%) |
| Глагол | 15163 (21.34%) |
| Местоимение-существительное | 7555 (10.63%) |
| Местоименное прилагательное | 5623 (7.91%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1317 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 263 (0.37%) |
| Наречие | 4365 (6.14%) |
| Предикатив | 723 (1.02%) |
| Предлог | 8313 (11.70%) |
| Союз | 8298 (11.68%) |
| Междометие | 1884 (2.65%) |
| Вводное слово | 276 (0.39%) |
| Частица | 5773 (8.13%) |
| Причастие | 2134 (3.00%) |
| Деепричастие | 275 (0.39%) |
| Служебных слов: | 38006 (53.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.53 |
| . точка | 67.35 |
| - тире | 16.30 |
| ! восклицательный знак | 0.51 |
| ? вопросительный знак | 5.92 |
| ... многоточие | 0.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 20.15 |
| () скобки | 0.80 |
| : двоеточие | 4.42 |
| ; 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».
