Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 583544 |
| Слов в произведении (СВП): | 84177 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.05 |
| СДП диалога, знаков: | 39.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11438 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10620 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 818 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1390.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3286.75 | —> 1080-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17876 (21.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66301 (78.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23477 (35.41%) |
| Прилагательное | 7530 (11.36%) |
| Глагол | 16444 (24.80%) |
| Местоимение-существительное | 5394 (8.14%) |
| Местоименное прилагательное | 2577 (3.89%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1106 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 240 (0.36%) |
| Наречие | 3554 (5.36%) |
| Предикатив | 522 (0.79%) |
| Предлог | 8337 (12.57%) |
| Союз | 5824 (8.78%) |
| Междометие | 1236 (1.86%) |
| Вводное слово | 233 (0.35%) |
| Частица | 4535 (6.84%) |
| Причастие | 1177 (1.78%) |
| Деепричастие | 226 (0.34%) |
| Служебных слов: | 28373 (42.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.98 |
| . точка | 90.38 |
| - тире | 20.67 |
| ! восклицательный знак | 11.44 |
| ? вопросительный знак | 8.58 |
| ... многоточие | 6.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.29 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.26 |
| " кавычка | 16.88 |
| () скобки | 0.94 |
| : двоеточие | 8.15 |
| ; точка с запятой | 0.32 |
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».
