Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 490584 |
| Слов в произведении (СВП): | 69068 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.69 |
| СДП диалога, знаков: | 54.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9529 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9044 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 485 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1323.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3048.31 | —> 3004-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15639 (22.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53429 (77.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17996 (33.68%) |
| Прилагательное | 5950 (11.14%) |
| Глагол | 11995 (22.45%) |
| Местоимение-существительное | 5320 (9.96%) |
| Местоименное прилагательное | 2617 (4.90%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1282 (2.40%) |
| Числительное (порядковое) | 115 (0.22%) |
| Наречие | 2813 (5.26%) |
| Предикатив | 491 (0.92%) |
| Предлог | 7327 (13.71%) |
| Союз | 4967 (9.30%) |
| Междометие | 1094 (2.05%) |
| Вводное слово | 210 (0.39%) |
| Частица | 4123 (7.72%) |
| Причастие | 1173 (2.20%) |
| Деепричастие | 197 (0.37%) |
| Служебных слов: | 25871 (48.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.07 |
| . точка | 95.80 |
| - тире | 35.78 |
| ! восклицательный знак | 1.43 |
| ? вопросительный знак | 12.51 |
| ... многоточие | 4.46 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 5.34 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.75 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
