Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 518800 |
| Слов в произведении (СВП): | 76926 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.8 |
| СДП диалога, знаков: | 28.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11342 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10116 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1226 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1329.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3184.32 | —> 1710-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17829 (23.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59097 (76.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18384 (31.11%) |
| Прилагательное | 7101 (12.02%) |
| Глагол | 13103 (22.17%) |
| Местоимение-существительное | 3918 (6.63%) |
| Местоименное прилагательное | 2723 (4.61%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 752 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.40%) |
| Наречие | 4020 (6.80%) |
| Предикатив | 737 (1.25%) |
| Предлог | 7013 (11.87%) |
| Союз | 6596 (11.16%) |
| Междометие | 909 (1.54%) |
| Вводное слово | 173 (0.29%) |
| Частица | 5748 (9.73%) |
| Причастие | 2277 (3.85%) |
| Деепричастие | 419 (0.71%) |
| Служебных слов: | 27506 (46.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.32 |
| . точка | 122.64 |
| - тире | 11.01 |
| ! восклицательный знак | 2.20 |
| ? вопросительный знак | 13.74 |
| ... многоточие | 10.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 10.24 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.75 |
| ; 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».
