Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 602016 |
| Слов в произведении (СВП): | 86896 |
| Приблизительно страниц: | 313 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 95.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.44 |
| СДП диалога, знаков: | 54.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10008 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9559 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 449 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2964.66 | —> 4038-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17580 (20.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69316 (79.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22768 (32.85%) |
| Прилагательное | 8116 (11.71%) |
| Глагол | 15840 (22.85%) |
| Местоимение-существительное | 5062 (7.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3576 (5.16%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 738 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.22%) |
| Наречие | 3734 (5.39%) |
| Предикатив | 482 (0.70%) |
| Предлог | 8292 (11.96%) |
| Союз | 6290 (9.07%) |
| Междометие | 1205 (1.74%) |
| Вводное слово | 146 (0.21%) |
| Частица | 4707 (6.79%) |
| Причастие | 2147 (3.10%) |
| Деепричастие | 197 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29482 (42.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.41 |
| . точка | 47.38 |
| - тире | 32.49 |
| ! восклицательный знак | 3.18 |
| ? вопросительный знак | 7.58 |
| ... многоточие | 23.70 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.92 |
| " кавычка | 4.14 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 7.85 |
| ; точка с запятой | 11.31 |
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».
