Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 507106 |
| Слов в произведении (СВП): | 74199 |
| Приблизительно страниц: | 265 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.85 |
| СДП диалога, знаков: | 64.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.99% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10206 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9649 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 557 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1287.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3048.65 | —> 2998-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15516 (20.91% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58683 (79.09% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20602 (35.11%) |
| Прилагательное | 7244 (12.34%) |
| Глагол | 12923 (22.02%) |
| Местоимение-существительное | 4399 (7.50%) |
| Местоименное прилагательное | 3376 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 642 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.30%) |
| Наречие | 2889 (4.92%) |
| Предикатив | 448 (0.76%) |
| Предлог | 7433 (12.67%) |
| Союз | 5898 (10.05%) |
| Междометие | 1116 (1.90%) |
| Вводное слово | 114 (0.19%) |
| Частица | 4051 (6.90%) |
| Причастие | 986 (1.68%) |
| Деепричастие | 113 (0.19%) |
| Служебных слов: | 26526 (45.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.08 |
| . точка | 54.21 |
| - тире | 24.52 |
| ! восклицательный знак | 11.33 |
| ? вопросительный знак | 9.39 |
| ... многоточие | 2.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.85 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.20 |
| " кавычка | 11.85 |
| () скобки | 2.01 |
| : двоеточие | 10.94 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
