Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 536289 |
| Слов в произведении (СВП): | 76636 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.49 |
| СДП диалога, знаков: | 51.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9670 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9038 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 632 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1255.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2962.06 | —> 4072-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17117 (22.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59519 (77.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19196 (32.25%) |
| Прилагательное | 7182 (12.07%) |
| Глагол | 12647 (21.25%) |
| Местоимение-существительное | 4985 (8.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3456 (5.81%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 581 (0.98%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.24%) |
| Наречие | 3204 (5.38%) |
| Предикатив | 574 (0.96%) |
| Предлог | 7676 (12.90%) |
| Союз | 5911 (9.93%) |
| Междометие | 1236 (2.08%) |
| Вводное слово | 215 (0.36%) |
| Частица | 4803 (8.07%) |
| Причастие | 1434 (2.41%) |
| Деепричастие | 175 (0.29%) |
| Служебных слов: | 28473 (47.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.97 |
| . точка | 56.19 |
| - тире | 34.68 |
| ! восклицательный знак | 15.76 |
| ? вопросительный знак | 8.48 |
| ... многоточие | 14.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 5.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.90 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.83 |
| " кавычка | 3.21 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 4.14 |
| ; точка с запятой | 0.35 |
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».
