Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 582912 |
| Слов в произведении (СВП): | 87062 |
| Приблизительно страниц: | 313 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.83 |
| СДП диалога, знаков: | 52.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10359 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9490 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 869 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1174.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2763.48 | —> 7017-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18621 (21.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68441 (78.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23024 (33.64%) |
| Прилагательное | 7175 (10.48%) |
| Глагол | 14836 (21.68%) |
| Местоимение-существительное | 6416 (9.37%) |
| Местоименное прилагательное | 4254 (6.22%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1134 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 208 (0.30%) |
| Наречие | 3469 (5.07%) |
| Предикатив | 524 (0.77%) |
| Предлог | 9044 (13.21%) |
| Союз | 6394 (9.34%) |
| Междометие | 1358 (1.98%) |
| Вводное слово | 206 (0.30%) |
| Частица | 4703 (6.87%) |
| Причастие | 1831 (2.68%) |
| Деепричастие | 196 (0.29%) |
| Служебных слов: | 32582 (47.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.47 |
| . точка | 73.55 |
| - тире | 12.45 |
| ! восклицательный знак | 3.84 |
| ? вопросительный знак | 5.34 |
| ... многоточие | 3.82 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 7.62 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 7.86 |
| ; точка с запятой | 0.94 |
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».
