Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 562113 |
| Слов в произведении (СВП): | 83310 |
| Приблизительно страниц: | 296 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.03 |
| СДП диалога, знаков: | 39.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13408 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11222 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2186 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1376.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3372.86 | —> 696-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19514 (23.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63796 (76.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20193 (31.65%) |
| Прилагательное | 7087 (11.11%) |
| Глагол | 15270 (23.94%) |
| Местоимение-существительное | 4981 (7.81%) |
| Местоименное прилагательное | 3070 (4.81%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1068 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 307 (0.48%) |
| Наречие | 4335 (6.80%) |
| Предикатив | 597 (0.94%) |
| Предлог | 7987 (12.52%) |
| Союз | 5919 (9.28%) |
| Междометие | 1130 (1.77%) |
| Вводное слово | 252 (0.40%) |
| Частица | 5414 (8.49%) |
| Причастие | 1534 (2.40%) |
| Деепричастие | 250 (0.39%) |
| Служебных слов: | 29017 (45.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.03 |
| . точка | 78.53 |
| - тире | 32.28 |
| ! восклицательный знак | 6.19 |
| ? вопросительный знак | 14.13 |
| ... многоточие | 9.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 7.26 |
| () скобки | 0.90 |
| : двоеточие | 3.55 |
| ; точка с запятой | 2.64 |
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».
