Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 581234 |
| Слов в произведении (СВП): | 79238 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.76 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.56 |
| СДП диалога, знаков: | 52.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.21% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11332 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10508 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 824 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1356.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3215.25 | —> 1500-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16024 (20.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63214 (79.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23116 (36.57%) |
| Прилагательное | 7981 (12.63%) |
| Глагол | 13772 (21.79%) |
| Местоимение-существительное | 5015 (7.93%) |
| Местоименное прилагательное | 2852 (4.51%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1451 (2.30%) |
| Числительное (порядковое) | 299 (0.47%) |
| Наречие | 3010 (4.76%) |
| Предикатив | 464 (0.73%) |
| Предлог | 8374 (13.25%) |
| Союз | 4958 (7.84%) |
| Междометие | 979 (1.55%) |
| Вводное слово | 160 (0.25%) |
| Частица | 3453 (5.46%) |
| Причастие | 1404 (2.22%) |
| Деепричастие | 209 (0.33%) |
| Служебных слов: | 26005 (41.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.27 |
| . точка | 77.58 |
| - тире | 33.49 |
| ! восклицательный знак | 27.88 |
| ? вопросительный знак | 7.32 |
| ... многоточие | 1.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 19.85 |
| () скобки | 0.96 |
| : двоеточие | 1.06 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
