Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 707458 |
| Слов в произведении (СВП): | 99210 |
| Приблизительно страниц: | 358 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.31 |
| СДП диалога, знаков: | 58.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9546 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9139 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 407 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1205.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2699.45 | —> 8027-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23451 (23.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75759 (76.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21936 (28.95%) |
| Прилагательное | 8994 (11.87%) |
| Глагол | 19711 (26.02%) |
| Местоимение-существительное | 7637 (10.08%) |
| Местоименное прилагательное | 4218 (5.57%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 951 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.22%) |
| Наречие | 5275 (6.96%) |
| Предикатив | 651 (0.86%) |
| Предлог | 9388 (12.39%) |
| Союз | 8108 (10.70%) |
| Междометие | 1594 (2.10%) |
| Вводное слово | 229 (0.30%) |
| Частица | 5831 (7.70%) |
| Причастие | 1722 (2.27%) |
| Деепричастие | 326 (0.43%) |
| Служебных слов: | 37340 (49.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.87 |
| . точка | 75.19 |
| - тире | 28.37 |
| ! восклицательный знак | 6.88 |
| ? вопросительный знак | 10.51 |
| ... многоточие | 9.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 4.33 |
| () скобки | 0.61 |
| : двоеточие | 5.11 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
