Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 654450 |
| Слов в произведении (СВП): | 92403 |
| Приблизительно страниц: | 332 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.31 |
| СДП диалога, знаков: | 46.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10704 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9911 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 793 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1216.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2846.29 | —> 5706-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21347 (23.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71056 (76.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22022 (30.99%) |
| Прилагательное | 7685 (10.82%) |
| Глагол | 17049 (23.99%) |
| Местоимение-существительное | 6716 (9.45%) |
| Местоименное прилагательное | 3953 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1503 (2.12%) |
| Числительное (порядковое) | 269 (0.38%) |
| Наречие | 4248 (5.98%) |
| Предикатив | 746 (1.05%) |
| Предлог | 8642 (12.16%) |
| Союз | 7652 (10.77%) |
| Междометие | 1728 (2.43%) |
| Вводное слово | 244 (0.34%) |
| Частица | 5246 (7.38%) |
| Причастие | 1358 (1.91%) |
| Деепричастие | 229 (0.32%) |
| Служебных слов: | 34417 (48.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.04 |
| . точка | 80.96 |
| - тире | 29.90 |
| ! восклицательный знак | 5.45 |
| ? вопросительный знак | 14.92 |
| ... многоточие | 5.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 11.30 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.18 |
| ; 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».
