Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 624122 |
| Слов в произведении (СВП): | 87888 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.18 |
| СДП диалога, знаков: | 44.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8881 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7861 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1020 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1189.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2654.12 | —> 8696-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21255 (24.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66633 (75.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19856 (29.80%) |
| Прилагательное | 7188 (10.79%) |
| Глагол | 15834 (23.76%) |
| Местоимение-существительное | 6474 (9.72%) |
| Местоименное прилагательное | 4063 (6.10%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1133 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.27%) |
| Наречие | 4936 (7.41%) |
| Предикатив | 881 (1.32%) |
| Предлог | 7952 (11.93%) |
| Союз | 6810 (10.22%) |
| Междометие | 1446 (2.17%) |
| Вводное слово | 244 (0.37%) |
| Частица | 5659 (8.49%) |
| Причастие | 1675 (2.51%) |
| Деепричастие | 252 (0.38%) |
| Служебных слов: | 32926 (49.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.53 |
| . точка | 82.25 |
| - тире | 43.66 |
| ! восклицательный знак | 7.85 |
| ? вопросительный знак | 13.15 |
| ... многоточие | 7.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.40 |
| " кавычка | 6.62 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.90 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
