Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 485445 |
| Слов в произведении (СВП): | 70968 |
| Приблизительно страниц: | 244 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.63 |
| СДП диалога, знаков: | 56.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8424 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7592 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 832 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1193.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2697.58 | —> 8066-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16797 (23.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54171 (76.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17719 (32.71%) |
| Прилагательное | 5845 (10.79%) |
| Глагол | 10997 (20.30%) |
| Местоимение-существительное | 5170 (9.54%) |
| Местоименное прилагательное | 3663 (6.76%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1043 (1.93%) |
| Числительное (порядковое) | 219 (0.40%) |
| Наречие | 3129 (5.78%) |
| Предикатив | 469 (0.87%) |
| Предлог | 7319 (13.51%) |
| Союз | 5830 (10.76%) |
| Междометие | 1101 (2.03%) |
| Вводное слово | 199 (0.37%) |
| Частица | 4310 (7.96%) |
| Причастие | 1599 (2.95%) |
| Деепричастие | 190 (0.35%) |
| Служебных слов: | 27787 (51.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.31 |
| . точка | 67.93 |
| - тире | 29.39 |
| ! восклицательный знак | 12.82 |
| ? вопросительный знак | 9.37 |
| ... многоточие | 9.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.93 |
| " кавычка | 4.82 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 1.80 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
