Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 535723 |
| Слов в произведении (СВП): | 76686 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.96 |
| СДП диалога, знаков: | 38.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8337 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8061 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 276 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2599.59 | —> 9340-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16441 (21.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60245 (78.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20047 (33.28%) |
| Прилагательное | 5934 (9.85%) |
| Глагол | 14823 (24.60%) |
| Местоимение-существительное | 5953 (9.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3188 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 979 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.30%) |
| Наречие | 3463 (5.75%) |
| Предикатив | 597 (0.99%) |
| Предлог | 7685 (12.76%) |
| Союз | 5421 (9.00%) |
| Междометие | 1099 (1.82%) |
| Вводное слово | 155 (0.26%) |
| Частица | 4231 (7.02%) |
| Причастие | 1265 (2.10%) |
| Деепричастие | 297 (0.49%) |
| Служебных слов: | 28034 (46.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.82 |
| . точка | 104.32 |
| - тире | 32.82 |
| ! восклицательный знак | 5.27 |
| ? вопросительный знак | 11.48 |
| ... многоточие | 2.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 11.58 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.87 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
