Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601207 |
| Слов в произведении (СВП): | 83770 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.96 |
| СДП диалога, знаков: | 55.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8865 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8284 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 581 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2673.42 | —> 8428-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18730 (22.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65040 (77.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21622 (33.24%) |
| Прилагательное | 6608 (10.16%) |
| Глагол | 15702 (24.14%) |
| Местоимение-существительное | 6816 (10.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3777 (5.81%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1133 (1.74%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.33%) |
| Наречие | 3426 (5.27%) |
| Предикатив | 686 (1.05%) |
| Предлог | 8082 (12.43%) |
| Союз | 5207 (8.01%) |
| Междометие | 1362 (2.09%) |
| Вводное слово | 171 (0.26%) |
| Частица | 4679 (7.19%) |
| Причастие | 1520 (2.34%) |
| Деепричастие | 169 (0.26%) |
| Служебных слов: | 30279 (46.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.74 |
| . точка | 77.31 |
| - тире | 35.13 |
| ! восклицательный знак | 16.75 |
| ? вопросительный знак | 12.87 |
| ... многоточие | 5.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.15 |
| " кавычка | 5.87 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.48 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
