Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 583143 |
| Слов в произведении (СВП): | 83960 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.06 |
| СДП диалога, знаков: | 41.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8577 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8170 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 407 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1179.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2638.05 | —> 8891-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17833 (21.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66127 (78.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20460 (30.94%) |
| Прилагательное | 8377 (12.67%) |
| Глагол | 17403 (26.32%) |
| Местоимение-существительное | 4906 (7.42%) |
| Местоименное прилагательное | 2536 (3.84%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 703 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 117 (0.18%) |
| Наречие | 4007 (6.06%) |
| Предикатив | 679 (1.03%) |
| Предлог | 7438 (11.25%) |
| Союз | 6196 (9.37%) |
| Междометие | 1252 (1.89%) |
| Вводное слово | 209 (0.32%) |
| Частица | 4428 (6.70%) |
| Причастие | 1543 (2.33%) |
| Деепричастие | 176 (0.27%) |
| Служебных слов: | 27153 (41.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.76 |
| . точка | 88.24 |
| - тире | 30.35 |
| ! восклицательный знак | 7.19 |
| ? вопросительный знак | 10.33 |
| ... многоточие | 10.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.23 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 1.39 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 2.92 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
