Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 575013 |
| Слов в произведении (СВП): | 82175 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.56 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 99.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 120.99 |
| СДП диалога, знаков: | 77.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10223 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9617 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 606 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2937.36 | —> 4447-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18795 (22.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63380 (77.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22907 (36.14%) |
| Прилагательное | 8452 (13.34%) |
| Глагол | 12928 (20.40%) |
| Местоимение-существительное | 3833 (6.05%) |
| Местоименное прилагательное | 3414 (5.39%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1179 (1.86%) |
| Числительное (порядковое) | 230 (0.36%) |
| Наречие | 3492 (5.51%) |
| Предикатив | 654 (1.03%) |
| Предлог | 8692 (13.71%) |
| Союз | 6733 (10.62%) |
| Междометие | 1298 (2.05%) |
| Вводное слово | 138 (0.22%) |
| Частица | 4462 (7.04%) |
| Причастие | 1643 (2.59%) |
| Деепричастие | 297 (0.47%) |
| Служебных слов: | 28873 (45.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.36 |
| . точка | 50.84 |
| - тире | 17.71 |
| ! восклицательный знак | 9.59 |
| ? вопросительный знак | 4.05 |
| ... многоточие | 3.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.65 |
| " кавычка | 14.87 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 2.36 |
| ; 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».
