Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580073 |
| Слов в произведении (СВП): | 83717 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.05 |
| СДП диалога, знаков: | 43.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9354 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8852 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 502 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1208.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2751.76 | —> 7207-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17696 (21.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66021 (78.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22586 (34.21%) |
| Прилагательное | 7122 (10.79%) |
| Глагол | 16740 (25.36%) |
| Местоимение-существительное | 5534 (8.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3002 (4.55%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 815 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.21%) |
| Наречие | 4074 (6.17%) |
| Предикатив | 692 (1.05%) |
| Предлог | 8074 (12.23%) |
| Союз | 6049 (9.16%) |
| Междометие | 1135 (1.72%) |
| Вводное слово | 211 (0.32%) |
| Частица | 5001 (7.57%) |
| Причастие | 1241 (1.88%) |
| Деепричастие | 186 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29202 (44.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.29 |
| . точка | 85.97 |
| - тире | 39.48 |
| ! восклицательный знак | 3.21 |
| ? вопросительный знак | 11.67 |
| ... многоточие | 25.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 6.02 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 5.70 |
| ; точка с запятой | 4.75 |
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».
