Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 546300 |
| Слов в произведении (СВП): | 81498 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.95 |
| СДП диалога, знаков: | 43.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9206 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8894 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 312 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2783.48 | —> 6697-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19558 (24.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61940 (76.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17955 (28.99%) |
| Прилагательное | 6039 (9.75%) |
| Глагол | 16240 (26.22%) |
| Местоимение-существительное | 8710 (14.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3317 (5.36%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 594 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.21%) |
| Наречие | 3844 (6.21%) |
| Предикатив | 655 (1.06%) |
| Предлог | 7492 (12.10%) |
| Союз | 6631 (10.71%) |
| Междометие | 1442 (2.33%) |
| Вводное слово | 238 (0.38%) |
| Частица | 5380 (8.69%) |
| Причастие | 1220 (1.97%) |
| Деепричастие | 187 (0.30%) |
| Служебных слов: | 33405 (53.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.21 |
| . точка | 88.33 |
| - тире | 23.82 |
| ! восклицательный знак | 5.33 |
| ? вопросительный знак | 13.51 |
| ... многоточие | 4.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 2.55 |
| () скобки | 0.65 |
| : двоеточие | 7.13 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
