Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 582450 |
| Слов в произведении (СВП): | 76819 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.22 |
| СДП диалога, знаков: | 46.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10786 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10002 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 784 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1351.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3204.97 | —> 1564-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16966 (22.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59853 (77.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20231 (33.80%) |
| Прилагательное | 6645 (11.10%) |
| Глагол | 13340 (22.29%) |
| Местоимение-существительное | 4790 (8.00%) |
| Местоименное прилагательное | 3110 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 916 (1.53%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.26%) |
| Наречие | 3561 (5.95%) |
| Предикатив | 618 (1.03%) |
| Предлог | 8150 (13.62%) |
| Союз | 5603 (9.36%) |
| Междометие | 992 (1.66%) |
| Вводное слово | 176 (0.29%) |
| Частица | 4436 (7.41%) |
| Причастие | 2406 (4.02%) |
| Деепричастие | 298 (0.50%) |
| Служебных слов: | 27579 (46.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.64 |
| . точка | 95.33 |
| - тире | 35.81 |
| ! восклицательный знак | 8.49 |
| ? вопросительный знак | 13.81 |
| ... многоточие | 4.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.53 |
| " кавычка | 12.48 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 1.11 |
| ; точка с запятой | 0.65 |
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».
