Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 585813 |
| Слов в произведении (СВП): | 84251 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.59 |
| СДП диалога, знаков: | 75.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9398 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8907 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 491 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1154.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2666.51 | —> 8529-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19819 (23.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64432 (76.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20488 (31.80%) |
| Прилагательное | 7257 (11.26%) |
| Глагол | 14392 (22.34%) |
| Местоимение-существительное | 6614 (10.27%) |
| Местоименное прилагательное | 4237 (6.58%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 848 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 305 (0.47%) |
| Наречие | 3907 (6.06%) |
| Предикатив | 505 (0.78%) |
| Предлог | 8995 (13.96%) |
| Союз | 6261 (9.72%) |
| Междометие | 1330 (2.06%) |
| Вводное слово | 200 (0.31%) |
| Частица | 5644 (8.76%) |
| Причастие | 1350 (2.10%) |
| Деепричастие | 240 (0.37%) |
| Служебных слов: | 33534 (52.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.68 |
| . точка | 75.09 |
| - тире | 35.05 |
| ! восклицательный знак | 1.79 |
| ? вопросительный знак | 4.28 |
| ... многоточие | 0.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 1.93 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 0.97 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
