Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 520980 |
| Слов в произведении (СВП): | 74736 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 90.6 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.25 |
| СДП диалога, знаков: | 50.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 9.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9245 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8684 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 561 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1257.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2907.28 | —> 4862-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18580 (24.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56156 (75.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18704 (33.31%) |
| Прилагательное | 8168 (14.55%) |
| Глагол | 11817 (21.04%) |
| Местоимение-существительное | 3620 (6.45%) |
| Местоименное прилагательное | 3085 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1099 (1.96%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.38%) |
| Наречие | 3852 (6.86%) |
| Предикатив | 569 (1.01%) |
| Предлог | 6934 (12.35%) |
| Союз | 6791 (12.09%) |
| Междометие | 1376 (2.45%) |
| Вводное слово | 209 (0.37%) |
| Частица | 5048 (8.99%) |
| Причастие | 1530 (2.72%) |
| Деепричастие | 331 (0.59%) |
| Служебных слов: | 27409 (48.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.81 |
| . точка | 70.78 |
| - тире | 13.29 |
| ! восклицательный знак | 0.90 |
| ? вопросительный знак | 2.73 |
| ... многоточие | 3.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 11.84 |
| () скобки | 0.99 |
| : двоеточие | 1.02 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
