Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 600492 |
| Слов в произведении (СВП): | 80847 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.06 |
| СДП диалога, знаков: | 54.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10689 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10046 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 643 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1282.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3046.05 | —> 3025-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16936 (20.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63911 (79.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24089 (37.69%) |
| Прилагательное | 8543 (13.37%) |
| Глагол | 12157 (19.02%) |
| Местоимение-существительное | 4514 (7.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3474 (5.44%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1361 (2.13%) |
| Числительное (порядковое) | 330 (0.52%) |
| Наречие | 3201 (5.01%) |
| Предикатив | 469 (0.73%) |
| Предлог | 8315 (13.01%) |
| Союз | 5468 (8.56%) |
| Междометие | 871 (1.36%) |
| Вводное слово | 189 (0.30%) |
| Частица | 3921 (6.14%) |
| Причастие | 1941 (3.04%) |
| Деепричастие | 216 (0.34%) |
| Служебных слов: | 26973 (42.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.44 |
| . точка | 84.25 |
| - тире | 23.74 |
| ! восклицательный знак | 5.95 |
| ? вопросительный знак | 8.72 |
| ... многоточие | 4.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 17.44 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 3.95 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
