Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 555494 |
| Слов в произведении (СВП): | 81835 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.52 |
| СДП диалога, знаков: | 39.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9400 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9055 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 345 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1242.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2845.55 | —> 5723-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19386 (23.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62449 (76.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20909 (33.48%) |
| Прилагательное | 7004 (11.22%) |
| Глагол | 14555 (23.31%) |
| Местоимение-существительное | 5225 (8.37%) |
| Местоименное прилагательное | 3592 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 27 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1069 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.33%) |
| Наречие | 3771 (6.04%) |
| Предикатив | 653 (1.05%) |
| Предлог | 8326 (13.33%) |
| Союз | 6539 (10.47%) |
| Междометие | 1381 (2.21%) |
| Вводное слово | 236 (0.38%) |
| Частица | 5575 (8.93%) |
| Причастие | 1342 (2.15%) |
| Деепричастие | 220 (0.35%) |
| Служебных слов: | 31121 (49.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.09 |
| . точка | 93.22 |
| - тире | 20.68 |
| ! восклицательный знак | 8.22 |
| ? вопросительный знак | 9.58 |
| ... многоточие | 4.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 5.00 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 3.45 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
