Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 584188 |
| Слов в произведении (СВП): | 86960 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 140.85 |
| СДП диалога, знаков: | 60.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.17% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9982 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9424 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 558 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1269.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2912.89 | —> 4789-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18239 (20.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68721 (79.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23394 (34.04%) |
| Прилагательное | 6310 (9.18%) |
| Глагол | 15651 (22.77%) |
| Местоимение-существительное | 6012 (8.75%) |
| Местоименное прилагательное | 3355 (4.88%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1240 (1.80%) |
| Числительное (порядковое) | 243 (0.35%) |
| Наречие | 3895 (5.67%) |
| Предикатив | 414 (0.60%) |
| Предлог | 9986 (14.53%) |
| Союз | 6229 (9.06%) |
| Междометие | 1070 (1.56%) |
| Вводное слово | 224 (0.33%) |
| Частица | 4733 (6.89%) |
| Причастие | 2234 (3.25%) |
| Деепричастие | 333 (0.48%) |
| Служебных слов: | 31960 (46.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.12 |
| . точка | 34.05 |
| - тире | 27.89 |
| ! восклицательный знак | 15.00 |
| ? вопросительный знак | 8.46 |
| ... многоточие | 28.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.31 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 6.20 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 7.31 |
| ; точка с запятой | 0.37 |
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».
