Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 599856 |
| Слов в произведении (СВП): | 88222 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.65 |
| СДП диалога, знаков: | 56.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9492 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8445 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1047 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1203.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2725.14 | —> 7622-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19961 (22.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68261 (77.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19908 (29.16%) |
| Прилагательное | 7781 (11.40%) |
| Глагол | 14824 (21.72%) |
| Местоимение-существительное | 5862 (8.59%) |
| Местоименное прилагательное | 4251 (6.23%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1699 (2.49%) |
| Числительное (порядковое) | 248 (0.36%) |
| Наречие | 4018 (5.89%) |
| Предикатив | 515 (0.75%) |
| Предлог | 9490 (13.90%) |
| Союз | 7362 (10.79%) |
| Междометие | 1128 (1.65%) |
| Вводное слово | 182 (0.27%) |
| Частица | 5113 (7.49%) |
| Причастие | 1209 (1.77%) |
| Деепричастие | 174 (0.25%) |
| Служебных слов: | 33571 (49.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.98 |
| . точка | 65.89 |
| - тире | 19.09 |
| ! восклицательный знак | 2.78 |
| ? вопросительный знак | 8.49 |
| ... многоточие | 0.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.35 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 3.47 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 6.54 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
