Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 593604 |
| Слов в произведении (СВП): | 82653 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.55 |
| СДП диалога, знаков: | 54.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12872 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11655 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1217 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1400.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3391.40 | —> 636-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17982 (21.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64671 (78.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24601 (38.04%) |
| Прилагательное | 8327 (12.88%) |
| Глагол | 12780 (19.76%) |
| Местоимение-существительное | 3663 (5.66%) |
| Местоименное прилагательное | 2913 (4.50%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1215 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 313 (0.48%) |
| Наречие | 3364 (5.20%) |
| Предикатив | 508 (0.79%) |
| Предлог | 8943 (13.83%) |
| Союз | 5915 (9.15%) |
| Междометие | 1120 (1.73%) |
| Вводное слово | 247 (0.38%) |
| Частица | 4635 (7.17%) |
| Причастие | 1812 (2.80%) |
| Деепричастие | 259 (0.40%) |
| Служебных слов: | 27705 (42.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.50 |
| . точка | 84.90 |
| - тире | 29.75 |
| ! восклицательный знак | 6.24 |
| ? вопросительный знак | 8.40 |
| ... многоточие | 7.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 20.85 |
| () скобки | 2.11 |
| : двоеточие | 1.39 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
