Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 632375 |
| Слов в произведении (СВП): | 83804 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.6 |
| СДП диалога, знаков: | 47.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9824 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9263 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 561 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1338.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3031.98 | —> 3188-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18240 (21.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65564 (78.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22201 (33.86%) |
| Прилагательное | 8465 (12.91%) |
| Глагол | 15399 (23.49%) |
| Местоимение-существительное | 4609 (7.03%) |
| Местоименное прилагательное | 2773 (4.23%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1291 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 287 (0.44%) |
| Наречие | 3411 (5.20%) |
| Предикатив | 553 (0.84%) |
| Предлог | 8773 (13.38%) |
| Союз | 6763 (10.32%) |
| Междометие | 1119 (1.71%) |
| Вводное слово | 133 (0.20%) |
| Частица | 3867 (5.90%) |
| Причастие | 1715 (2.62%) |
| Деепричастие | 247 (0.38%) |
| Служебных слов: | 28293 (43.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.68 |
| . точка | 92.97 |
| - тире | 49.97 |
| ! восклицательный знак | 3.94 |
| ? вопросительный знак | 11.03 |
| ... многоточие | 11.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 11.22 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.81 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
