Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 577949 |
| Слов в произведении (СВП): | 84836 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.12 |
| СДП диалога, знаков: | 40.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12319 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11094 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1225 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1344.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3264.60 | —> 1189-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20028 (23.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64808 (76.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21490 (33.16%) |
| Прилагательное | 7628 (11.77%) |
| Глагол | 14668 (22.63%) |
| Местоимение-существительное | 5875 (9.07%) |
| Местоименное прилагательное | 3255 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 714 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 166 (0.26%) |
| Наречие | 3739 (5.77%) |
| Предикатив | 562 (0.87%) |
| Предлог | 8120 (12.53%) |
| Союз | 7024 (10.84%) |
| Междометие | 1405 (2.17%) |
| Вводное слово | 282 (0.44%) |
| Частица | 5409 (8.35%) |
| Причастие | 1176 (1.81%) |
| Деепричастие | 257 (0.40%) |
| Служебных слов: | 31636 (48.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.13 |
| . точка | 82.82 |
| - тире | 35.52 |
| ! восклицательный знак | 5.99 |
| ? вопросительный знак | 12.45 |
| ... многоточие | 31.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.39 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 2.61 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.45 |
| " кавычка | 2.86 |
| () скобки | 0.61 |
| : двоеточие | 5.59 |
| ; точка с запятой | 0.52 |
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».
