Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 530937 |
| Слов в произведении (СВП): | 76328 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.65 |
| СДП диалога, знаков: | 40.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10844 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9799 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1045 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1259.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2992.94 | —> 3676-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19039 (24.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57289 (75.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16954 (29.59%) |
| Прилагательное | 7507 (13.10%) |
| Глагол | 12695 (22.16%) |
| Местоимение-существительное | 4853 (8.47%) |
| Местоименное прилагательное | 3603 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1242 (2.17%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.37%) |
| Наречие | 3972 (6.93%) |
| Предикатив | 735 (1.28%) |
| Предлог | 6584 (11.49%) |
| Союз | 6120 (10.68%) |
| Междометие | 1456 (2.54%) |
| Вводное слово | 283 (0.49%) |
| Частица | 5091 (8.89%) |
| Причастие | 971 (1.69%) |
| Деепричастие | 252 (0.44%) |
| Служебных слов: | 28256 (49.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.91 |
| . точка | 92.42 |
| - тире | 31.14 |
| ! восклицательный знак | 3.96 |
| ? вопросительный знак | 7.21 |
| ... многоточие | 8.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.45 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.57 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.10 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 4.64 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 0.81 |
| ; 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».
