Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 537162 |
| Слов в произведении (СВП): | 78108 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.31 |
| СДП диалога, знаков: | 46.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11206 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10130 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1076 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1341.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3186.07 | —> 1689-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17423 (22.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60685 (77.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19506 (32.14%) |
| Прилагательное | 8005 (13.19%) |
| Глагол | 12748 (21.01%) |
| Местоимение-существительное | 4620 (7.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3722 (6.13%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 715 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 90 (0.15%) |
| Наречие | 3496 (5.76%) |
| Предикатив | 576 (0.95%) |
| Предлог | 7054 (11.62%) |
| Союз | 6395 (10.54%) |
| Междометие | 1110 (1.83%) |
| Вводное слово | 188 (0.31%) |
| Частица | 4943 (8.15%) |
| Причастие | 1202 (1.98%) |
| Деепричастие | 219 (0.36%) |
| Служебных слов: | 28259 (46.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.81 |
| . точка | 80.95 |
| - тире | 20.19 |
| ! восклицательный знак | 3.76 |
| ? вопросительный знак | 9.51 |
| ... многоточие | 3.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 7.44 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 1.46 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
