Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 635703 |
| Слов в произведении (СВП): | 87147 |
| Приблизительно страниц: | 337 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.84 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 120.62 |
| СДП диалога, знаков: | 68.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9675 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9052 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 623 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1211.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2801.21 | —> 6426-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18097 (20.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69050 (79.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22560 (32.67%) |
| Прилагательное | 9916 (14.36%) |
| Глагол | 13936 (20.18%) |
| Местоимение-существительное | 5652 (8.19%) |
| Местоименное прилагательное | 3652 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1064 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 295 (0.43%) |
| Наречие | 3723 (5.39%) |
| Предикатив | 543 (0.79%) |
| Предлог | 8810 (12.76%) |
| Союз | 6065 (8.78%) |
| Междометие | 1217 (1.76%) |
| Вводное слово | 142 (0.21%) |
| Частица | 4342 (6.29%) |
| Причастие | 2545 (3.69%) |
| Деепричастие | 191 (0.28%) |
| Служебных слов: | 30086 (43.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 94.56 |
| . точка | 61.46 |
| - тире | 22.79 |
| ! восклицательный знак | 12.21 |
| ? вопросительный знак | 5.30 |
| ... многоточие | 3.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 6.84 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.39 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
