Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 595946 |
| Слов в произведении (СВП): | 88785 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.88 |
| СДП диалога, знаков: | 36.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10571 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9696 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 875 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2862.50 | —> 5497-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20433 (23.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68352 (76.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20210 (29.57%) |
| Прилагательное | 6903 (10.10%) |
| Глагол | 17762 (25.99%) |
| Местоимение-существительное | 6943 (10.16%) |
| Местоименное прилагательное | 3727 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 976 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.29%) |
| Наречие | 4304 (6.30%) |
| Предикатив | 715 (1.05%) |
| Предлог | 7874 (11.52%) |
| Союз | 7019 (10.27%) |
| Междометие | 1476 (2.16%) |
| Вводное слово | 209 (0.31%) |
| Частица | 5500 (8.05%) |
| Причастие | 1453 (2.13%) |
| Деепричастие | 251 (0.37%) |
| Служебных слов: | 33006 (48.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.30 |
| . точка | 92.73 |
| - тире | 28.38 |
| ! восклицательный знак | 21.30 |
| ? вопросительный знак | 12.55 |
| ... многоточие | 6.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.25 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 6.03 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 3.85 |
| ; 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».
