Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580109 |
| Слов в произведении (СВП): | 85020 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.09 |
| СДП диалога, знаков: | 63.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11108 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10157 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 951 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1272.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2987.95 | —> 3738-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20204 (23.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64816 (76.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21349 (32.94%) |
| Прилагательное | 6777 (10.46%) |
| Глагол | 14501 (22.37%) |
| Местоимение-существительное | 6249 (9.64%) |
| Местоименное прилагательное | 3723 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1108 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 204 (0.31%) |
| Наречие | 3777 (5.83%) |
| Предикатив | 559 (0.86%) |
| Предлог | 9262 (14.29%) |
| Союз | 6516 (10.05%) |
| Междометие | 1390 (2.14%) |
| Вводное слово | 287 (0.44%) |
| Частица | 5286 (8.16%) |
| Причастие | 1250 (1.93%) |
| Деепричастие | 325 (0.50%) |
| Служебных слов: | 33054 (51.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.83 |
| . точка | 70.49 |
| - тире | 19.03 |
| ! восклицательный знак | 3.71 |
| ? вопросительный знак | 9.87 |
| ... многоточие | 4.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
| " кавычка | 10.80 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 2.11 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
