Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 654960 |
| Слов в произведении (СВП): | 93558 |
| Приблизительно страниц: | 338 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.01 |
| СДП диалога, знаков: | 50.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12940 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11945 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 995 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1413.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3412.81 | —> 546-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19326 (20.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74232 (79.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25655 (34.56%) |
| Прилагательное | 9398 (12.66%) |
| Глагол | 17439 (23.49%) |
| Местоимение-существительное | 5504 (7.41%) |
| Местоименное прилагательное | 3236 (4.36%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1227 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.27%) |
| Наречие | 4151 (5.59%) |
| Предикатив | 565 (0.76%) |
| Предлог | 8832 (11.90%) |
| Союз | 6002 (8.09%) |
| Междометие | 1340 (1.81%) |
| Вводное слово | 217 (0.29%) |
| Частица | 5269 (7.10%) |
| Причастие | 1807 (2.43%) |
| Деепричастие | 189 (0.25%) |
| Служебных слов: | 30609 (41.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.48 |
| . точка | 79.29 |
| - тире | 25.15 |
| ! восклицательный знак | 4.56 |
| ? вопросительный знак | 9.42 |
| ... многоточие | 9.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 3.27 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.28 |
| ; точка с запятой | 0.38 |
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».
