Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 621451 |
| Слов в произведении (СВП): | 86125 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.8 |
| СДП диалога, знаков: | 39.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9096 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8769 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 327 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1171.88 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2655.20 | —> 8683-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19748 (22.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66377 (77.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21855 (32.93%) |
| Прилагательное | 6687 (10.07%) |
| Глагол | 18521 (27.90%) |
| Местоимение-существительное | 6307 (9.50%) |
| Местоименное прилагательное | 3457 (5.21%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 948 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 166 (0.25%) |
| Наречие | 3581 (5.39%) |
| Предикатив | 731 (1.10%) |
| Предлог | 8379 (12.62%) |
| Союз | 7084 (10.67%) |
| Междометие | 1112 (1.68%) |
| Вводное слово | 187 (0.28%) |
| Частица | 5129 (7.73%) |
| Причастие | 1145 (1.73%) |
| Деепричастие | 276 (0.42%) |
| Служебных слов: | 31947 (48.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.72 |
| . точка | 110.57 |
| - тире | 34.79 |
| ! восклицательный знак | 0.64 |
| ? вопросительный знак | 15.41 |
| ... многоточие | 0.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 3.99 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.34 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
