Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 559697 |
| Слов в произведении (СВП): | 83343 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.38 |
| СДП диалога, знаков: | 40.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8194 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7782 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 412 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1148.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2561.18 | —> 9817-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17853 (21.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65490 (78.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18728 (28.60%) |
| Прилагательное | 7100 (10.84%) |
| Глагол | 16872 (25.76%) |
| Местоимение-существительное | 7556 (11.54%) |
| Местоименное прилагательное | 3863 (5.90%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 766 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 79 (0.12%) |
| Наречие | 3487 (5.32%) |
| Предикатив | 510 (0.78%) |
| Предлог | 7615 (11.63%) |
| Союз | 5798 (8.85%) |
| Междометие | 1250 (1.91%) |
| Вводное слово | 143 (0.22%) |
| Частица | 4514 (6.89%) |
| Причастие | 1160 (1.77%) |
| Деепричастие | 236 (0.36%) |
| Служебных слов: | 30993 (47.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.39 |
| . точка | 99.16 |
| - тире | 32.73 |
| ! восклицательный знак | 4.06 |
| ? вопросительный знак | 11.49 |
| ... многоточие | 6.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 3.00 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 5.30 |
| ; точка с запятой | 0.44 |
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».
