Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 517332 |
| Слов в произведении (СВП): | 74325 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.81 |
| СДП диалога, знаков: | 48.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9931 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9118 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 813 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2981.40 | —> 3820-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14717 (19.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59608 (80.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24141 (40.50%) |
| Прилагательное | 6719 (11.27%) |
| Глагол | 12967 (21.75%) |
| Местоимение-существительное | 2898 (4.86%) |
| Местоименное прилагательное | 2511 (4.21%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1067 (1.79%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.27%) |
| Наречие | 2727 (4.57%) |
| Предикатив | 386 (0.65%) |
| Предлог | 8051 (13.51%) |
| Союз | 4591 (7.70%) |
| Междометие | 1013 (1.70%) |
| Вводное слово | 95 (0.16%) |
| Частица | 3639 (6.10%) |
| Причастие | 1323 (2.22%) |
| Деепричастие | 226 (0.38%) |
| Служебных слов: | 23035 (38.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.86 |
| . точка | 88.45 |
| - тире | 19.19 |
| ! восклицательный знак | 2.97 |
| ? вопросительный знак | 4.57 |
| ... многоточие | 1.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 1.67 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.48 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
