Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 515160 |
| Слов в произведении (СВП): | 74805 |
| Приблизительно страниц: | 271 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.85 |
| СДП диалога, знаков: | 55.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11630 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10622 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1008 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1343.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3249.74 | —> 1279-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16565 (22.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58240 (77.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19080 (32.76%) |
| Прилагательное | 7401 (12.71%) |
| Глагол | 12247 (21.03%) |
| Местоимение-существительное | 4375 (7.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2732 (4.69%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 871 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 245 (0.42%) |
| Наречие | 3549 (6.09%) |
| Предикатив | 663 (1.14%) |
| Предлог | 7694 (13.21%) |
| Союз | 5704 (9.79%) |
| Междометие | 1308 (2.25%) |
| Вводное слово | 291 (0.50%) |
| Частица | 5076 (8.72%) |
| Причастие | 1501 (2.58%) |
| Деепричастие | 174 (0.30%) |
| Служебных слов: | 27361 (46.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.22 |
| . точка | 58.63 |
| - тире | 21.70 |
| ! восклицательный знак | 3.48 |
| ? вопросительный знак | 8.15 |
| ... многоточие | 31.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.25 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.70 |
| " кавычка | 20.07 |
| () скобки | 2.37 |
| : двоеточие | 9.01 |
| ; точка с запятой | 0.31 |
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».
