Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 539160 |
| Слов в произведении (СВП): | 77060 |
| Приблизительно страниц: | 276 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.83 |
| СДП диалога, знаков: | 40.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8663 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8408 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 255 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2689.93 | —> 8175-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18148 (23.55% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58912 (76.45% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18176 (30.85%) |
| Прилагательное | 5597 (9.50%) |
| Глагол | 15679 (26.61%) |
| Местоимение-существительное | 6300 (10.69%) |
| Местоименное прилагательное | 3505 (5.95%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 690 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.19%) |
| Наречие | 3508 (5.95%) |
| Предикатив | 686 (1.16%) |
| Предлог | 6930 (11.76%) |
| Союз | 6251 (10.61%) |
| Междометие | 1232 (2.09%) |
| Вводное слово | 315 (0.53%) |
| Частица | 4600 (7.81%) |
| Причастие | 1077 (1.83%) |
| Деепричастие | 220 (0.37%) |
| Служебных слов: | 29361 (49.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.87 |
| . точка | 94.74 |
| - тире | 32.51 |
| ! восклицательный знак | 10.60 |
| ? вопросительный знак | 16.74 |
| ... многоточие | 4.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.08 |
| " кавычка | 3.54 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 4.58 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
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».
