Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 674050 |
| Слов в произведении (СВП): | 96230 |
| Приблизительно страниц: | 355 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.32 |
| СДП диалога, знаков: | 48.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11042 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10410 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 632 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1294.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3020.06 | —> 3356-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20849 (21.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75381 (78.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24356 (32.31%) |
| Прилагательное | 9934 (13.18%) |
| Глагол | 16144 (21.42%) |
| Местоимение-существительное | 6768 (8.98%) |
| Местоименное прилагательное | 3729 (4.95%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1177 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 232 (0.31%) |
| Наречие | 4756 (6.31%) |
| Предикатив | 760 (1.01%) |
| Предлог | 10850 (14.39%) |
| Союз | 6334 (8.40%) |
| Междометие | 1439 (1.91%) |
| Вводное слово | 210 (0.28%) |
| Частица | 5089 (6.75%) |
| Причастие | 2229 (2.96%) |
| Деепричастие | 363 (0.48%) |
| Служебных слов: | 34793 (46.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.12 |
| . точка | 75.06 |
| - тире | 22.71 |
| ! восклицательный знак | 3.57 |
| ? вопросительный знак | 4.40 |
| ... многоточие | 1.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.39 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.65 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 7.60 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 3.88 |
| ; точка с запятой | 0.59 |
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».
