Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 525322 |
| Слов в произведении (СВП): | 75640 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.42 |
| СДП диалога, знаков: | 49.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9748 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9053 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 695 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2925.31 | —> 4624-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18148 (23.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57492 (76.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19102 (33.23%) |
| Прилагательное | 7323 (12.74%) |
| Глагол | 13165 (22.90%) |
| Местоимение-существительное | 4779 (8.31%) |
| Местоименное прилагательное | 2834 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 819 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.37%) |
| Наречие | 3666 (6.38%) |
| Предикатив | 590 (1.03%) |
| Предлог | 7627 (13.27%) |
| Союз | 5920 (10.30%) |
| Междометие | 1392 (2.42%) |
| Вводное слово | 145 (0.25%) |
| Частица | 4681 (8.14%) |
| Причастие | 1221 (2.12%) |
| Деепричастие | 213 (0.37%) |
| Служебных слов: | 27610 (48.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.35 |
| . точка | 79.05 |
| - тире | 22.85 |
| ! восклицательный знак | 3.91 |
| ? вопросительный знак | 9.29 |
| ... многоточие | 5.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.75 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.58 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.59 |
| " кавычка | 7.40 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.45 |
| ; точка с запятой | 0.53 |
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».
