Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 653038 |
| Слов в произведении (СВП): | 93150 |
| Приблизительно страниц: | 352 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.5 |
| СДП диалога, знаков: | 58.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 8.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13080 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11695 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1385 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1411.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3383.25 | —> 667-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20474 (21.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72676 (78.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23857 (32.83%) |
| Прилагательное | 10067 (13.85%) |
| Глагол | 14740 (20.28%) |
| Местоимение-существительное | 4710 (6.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3718 (5.12%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 699 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.29%) |
| Наречие | 4588 (6.31%) |
| Предикатив | 762 (1.05%) |
| Предлог | 9914 (13.64%) |
| Союз | 7326 (10.08%) |
| Междометие | 1423 (1.96%) |
| Вводное слово | 224 (0.31%) |
| Частица | 6359 (8.75%) |
| Причастие | 2440 (3.36%) |
| Деепричастие | 297 (0.41%) |
| Служебных слов: | 33987 (46.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.00 |
| . точка | 75.78 |
| - тире | 8.82 |
| ! восклицательный знак | 5.20 |
| ? вопросительный знак | 3.12 |
| ... многоточие | 11.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.33 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.73 |
| " кавычка | 23.41 |
| () скобки | 0.47 |
| : двоеточие | 1.95 |
| ; точка с запятой | 0.63 |
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».
