Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 598137 |
| Слов в произведении (СВП): | 85088 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.51 |
| СДП диалога, знаков: | 49.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10868 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10158 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 710 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1342.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3157.58 | —> 1907-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19626 (23.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65462 (76.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19785 (30.22%) |
| Прилагательное | 8058 (12.31%) |
| Глагол | 15367 (23.47%) |
| Местоимение-существительное | 5288 (8.08%) |
| Местоименное прилагательное | 3950 (6.03%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 697 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.20%) |
| Наречие | 3673 (5.61%) |
| Предикатив | 509 (0.78%) |
| Предлог | 8612 (13.16%) |
| Союз | 6772 (10.34%) |
| Междометие | 1093 (1.67%) |
| Вводное слово | 357 (0.55%) |
| Частица | 6033 (9.22%) |
| Причастие | 1782 (2.72%) |
| Деепричастие | 239 (0.37%) |
| Служебных слов: | 32361 (49.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.00 |
| . точка | 90.40 |
| - тире | 18.56 |
| ! восклицательный знак | 5.85 |
| ? вопросительный знак | 7.87 |
| ... многоточие | 4.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 3.91 |
| () скобки | 1.05 |
| : двоеточие | 4.67 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
