Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 581506 |
| Слов в произведении (СВП): | 87678 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.03 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.7 |
| СДП диалога, знаков: | 44.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10001 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9324 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 677 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1192.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2803.36 | —> 6388-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21503 (24.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66175 (75.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21266 (32.14%) |
| Прилагательное | 5878 (8.88%) |
| Глагол | 16477 (24.90%) |
| Местоимение-существительное | 7653 (11.56%) |
| Местоименное прилагательное | 4008 (6.06%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 887 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 237 (0.36%) |
| Наречие | 4176 (6.31%) |
| Предикатив | 725 (1.10%) |
| Предлог | 8461 (12.79%) |
| Союз | 7094 (10.72%) |
| Междометие | 1211 (1.83%) |
| Вводное слово | 285 (0.43%) |
| Частица | 5849 (8.84%) |
| Причастие | 1213 (1.83%) |
| Деепричастие | 363 (0.55%) |
| Служебных слов: | 34933 (52.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.96 |
| . точка | 72.70 |
| - тире | 35.44 |
| ! восклицательный знак | 16.04 |
| ? вопросительный знак | 14.44 |
| ... многоточие | 13.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.62 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.41 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.60 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.47 |
| " кавычка | 7.31 |
| () скобки | 0.59 |
| : двоеточие | 4.60 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
