Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 589535 |
| Слов в произведении (СВП): | 84694 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.53 |
| СДП диалога, знаков: | 37.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8645 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7993 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 652 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1208.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2681.61 | —> 8307-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18616 (21.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66078 (78.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21569 (32.64%) |
| Прилагательное | 6823 (10.33%) |
| Глагол | 16180 (24.49%) |
| Местоимение-существительное | 5183 (7.84%) |
| Местоименное прилагательное | 2782 (4.21%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 805 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.21%) |
| Наречие | 3945 (5.97%) |
| Предикатив | 621 (0.94%) |
| Предлог | 8182 (12.38%) |
| Союз | 6056 (9.16%) |
| Междометие | 1335 (2.02%) |
| Вводное слово | 244 (0.37%) |
| Частица | 5187 (7.85%) |
| Причастие | 1452 (2.20%) |
| Деепричастие | 298 (0.45%) |
| Служебных слов: | 29278 (44.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.90 |
| . точка | 95.26 |
| - тире | 35.23 |
| ! восклицательный знак | 13.83 |
| ? вопросительный знак | 15.51 |
| ... многоточие | 13.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.11 |
| " кавычка | 2.87 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 3.39 |
| ; 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».
