Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 715908 |
| Слов в произведении (СВП): | 95550 |
| Приблизительно страниц: | 355 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 93.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 118.88 |
| СДП диалога, знаков: | 66.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11339 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10373 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 966 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1319.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3035.38 | —> 3145-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19688 (20.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75862 (79.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27209 (35.87%) |
| Прилагательное | 8678 (11.44%) |
| Глагол | 15763 (20.78%) |
| Местоимение-существительное | 5184 (6.83%) |
| Местоименное прилагательное | 3965 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1375 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 224 (0.30%) |
| Наречие | 4209 (5.55%) |
| Предикатив | 592 (0.78%) |
| Предлог | 10840 (14.29%) |
| Союз | 6844 (9.02%) |
| Междометие | 1067 (1.41%) |
| Вводное слово | 202 (0.27%) |
| Частица | 5105 (6.73%) |
| Причастие | 1549 (2.04%) |
| Деепричастие | 252 (0.33%) |
| Служебных слов: | 33464 (44.11%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.45 |
| . точка | 69.20 |
| - тире | 36.82 |
| ! восклицательный знак | 3.13 |
| ? вопросительный знак | 7.02 |
| ... многоточие | 4.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 25.01 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 1.68 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
