Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 600144 |
| Слов в произведении (СВП): | 89105 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.54 |
| СДП диалога, знаков: | 52.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10491 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10011 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 480 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1257.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2914.31 | —> 4771-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22056 (24.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67049 (75.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20626 (30.76%) |
| Прилагательное | 7875 (11.75%) |
| Глагол | 15022 (22.40%) |
| Местоимение-существительное | 5367 (8.00%) |
| Местоименное прилагательное | 4383 (6.54%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 998 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 348 (0.52%) |
| Наречие | 4411 (6.58%) |
| Предикатив | 616 (0.92%) |
| Предлог | 8627 (12.87%) |
| Союз | 9420 (14.05%) |
| Междометие | 1336 (1.99%) |
| Вводное слово | 292 (0.44%) |
| Частица | 5950 (8.87%) |
| Причастие | 1784 (2.66%) |
| Деепричастие | 222 (0.33%) |
| Служебных слов: | 35604 (53.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.11 |
| . точка | 63.20 |
| - тире | 16.14 |
| ! восклицательный знак | 14.81 |
| ? вопросительный знак | 9.45 |
| ... многоточие | 6.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.79 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.92 |
| " кавычка | 7.55 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 11.14 |
| ; 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».
