Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 563117 |
| Слов в произведении (СВП): | 84043 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.86 |
| СДП диалога, знаков: | 59.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.9% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8658 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8155 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 503 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1111.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2497.01 | —> 10496-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19869 (23.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64174 (76.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21243 (33.10%) |
| Прилагательное | 6654 (10.37%) |
| Глагол | 16061 (25.03%) |
| Местоимение-существительное | 6907 (10.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3502 (5.46%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1580 (2.46%) |
| Числительное (порядковое) | 251 (0.39%) |
| Наречие | 3527 (5.50%) |
| Предикатив | 597 (0.93%) |
| Предлог | 8771 (13.67%) |
| Союз | 6457 (10.06%) |
| Междометие | 1371 (2.14%) |
| Вводное слово | 158 (0.25%) |
| Частица | 4816 (7.50%) |
| Причастие | 1030 (1.61%) |
| Деепричастие | 206 (0.32%) |
| Служебных слов: | 32205 (50.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.32 |
| . точка | 71.68 |
| - тире | 14.06 |
| ! восклицательный знак | 0.89 |
| ? вопросительный знак | 6.31 |
| ... многоточие | 1.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 4.93 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 3.34 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
