Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532902 |
| Слов в произведении (СВП): | 76391 |
| Приблизительно страниц: | 264 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.46 |
| СДП диалога, знаков: | 60.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9150 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8365 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 785 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2768.95 | —> 6927-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17447 (22.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58944 (77.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19564 (33.19%) |
| Прилагательное | 6437 (10.92%) |
| Глагол | 12604 (21.38%) |
| Местоимение-существительное | 6094 (10.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3146 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1575 (2.67%) |
| Числительное (порядковое) | 319 (0.54%) |
| Наречие | 3369 (5.72%) |
| Предикатив | 513 (0.87%) |
| Предлог | 8151 (13.83%) |
| Союз | 5597 (9.50%) |
| Междометие | 1092 (1.85%) |
| Вводное слово | 189 (0.32%) |
| Частица | 4264 (7.23%) |
| Причастие | 1352 (2.29%) |
| Деепричастие | 193 (0.33%) |
| Служебных слов: | 28738 (48.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.52 |
| . точка | 71.42 |
| - тире | 38.93 |
| ! восклицательный знак | 4.76 |
| ? вопросительный знак | 10.76 |
| ... многоточие | 3.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 6.83 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 3.08 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
