Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 531697 |
| Слов в произведении (СВП): | 73740 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.26 |
| СДП диалога, знаков: | 41.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10939 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10254 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 685 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1315.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3191.03 | —> 1652-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15909 (21.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57831 (78.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20307 (35.11%) |
| Прилагательное | 6540 (11.31%) |
| Глагол | 13547 (23.43%) |
| Местоимение-существительное | 4170 (7.21%) |
| Местоименное прилагательное | 2468 (4.27%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 796 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.36%) |
| Наречие | 2994 (5.18%) |
| Предикатив | 500 (0.86%) |
| Предлог | 7246 (12.53%) |
| Союз | 5723 (9.90%) |
| Междометие | 1065 (1.84%) |
| Вводное слово | 246 (0.43%) |
| Частица | 4359 (7.54%) |
| Причастие | 1107 (1.91%) |
| Деепричастие | 288 (0.50%) |
| Служебных слов: | 25573 (44.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.46 |
| . точка | 92.43 |
| - тире | 44.89 |
| ! восклицательный знак | 9.76 |
| ? вопросительный знак | 11.38 |
| ... многоточие | 3.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 11.17 |
| () скобки | 1.49 |
| : двоеточие | 4.57 |
| ; точка с запятой | 0.43 |
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».
