Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 587350 |
| Слов в произведении (СВП): | 86425 |
| Приблизительно страниц: | 299 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.38 |
| СДП диалога, знаков: | 52.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8603 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8211 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 392 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1193.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2686.38 | —> 8239-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20197 (23.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66228 (76.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17752 (26.80%) |
| Прилагательное | 7853 (11.86%) |
| Глагол | 16560 (25.00%) |
| Местоимение-существительное | 5782 (8.73%) |
| Местоименное прилагательное | 3371 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 625 (0.94%) |
| Числительное (порядковое) | 75 (0.11%) |
| Наречие | 4046 (6.11%) |
| Предикатив | 538 (0.81%) |
| Предлог | 7471 (11.28%) |
| Союз | 7967 (12.03%) |
| Междометие | 1309 (1.98%) |
| Вводное слово | 224 (0.34%) |
| Частица | 5423 (8.19%) |
| Причастие | 1546 (2.33%) |
| Деепричастие | 284 (0.43%) |
| Служебных слов: | 31847 (48.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.86 |
| . точка | 72.00 |
| - тире | 32.03 |
| ! восклицательный знак | 5.15 |
| ? вопросительный знак | 12.91 |
| ... многоточие | 15.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.54 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 10.37 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 3.99 |
| ; точка с запятой | 2.30 |
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».
