Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 640006 |
| Слов в произведении (СВП): | 88794 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 108.12 |
| СДП диалога, знаков: | 62.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9821 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9246 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 575 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1281.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2903.10 | —> 4930-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21146 (23.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67648 (76.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21107 (31.20%) |
| Прилагательное | 7765 (11.48%) |
| Глагол | 15861 (23.45%) |
| Местоимение-существительное | 5969 (8.82%) |
| Местоименное прилагательное | 4226 (6.25%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 729 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.20%) |
| Наречие | 4004 (5.92%) |
| Предикатив | 612 (0.90%) |
| Предлог | 8765 (12.96%) |
| Союз | 7670 (11.34%) |
| Междометие | 1426 (2.11%) |
| Вводное слово | 209 (0.31%) |
| Частица | 5934 (8.77%) |
| Причастие | 1759 (2.60%) |
| Деепричастие | 367 (0.54%) |
| Служебных слов: | 34570 (51.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.32 |
| . точка | 61.55 |
| - тире | 28.54 |
| ! восклицательный знак | 7.33 |
| ? вопросительный знак | 10.92 |
| ... многоточие | 6.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.04 |
| " кавычка | 19.33 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 4.03 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
