Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 537072 |
| Слов в произведении (СВП): | 75220 |
| Приблизительно страниц: | 274 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.97 |
| СДП диалога, знаков: | 46.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10375 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9585 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 790 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1307.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3077.61 | —> 2707-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14625 (19.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60595 (80.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21484 (35.46%) |
| Прилагательное | 6163 (10.17%) |
| Глагол | 13724 (22.65%) |
| Местоимение-существительное | 5107 (8.43%) |
| Местоименное прилагательное | 2859 (4.72%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 892 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.39%) |
| Наречие | 2489 (4.11%) |
| Предикатив | 556 (0.92%) |
| Предлог | 7589 (12.52%) |
| Союз | 5138 (8.48%) |
| Междометие | 1110 (1.83%) |
| Вводное слово | 146 (0.24%) |
| Частица | 3930 (6.49%) |
| Причастие | 1311 (2.16%) |
| Деепричастие | 258 (0.43%) |
| Служебных слов: | 26140 (43.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.49 |
| . точка | 82.70 |
| - тире | 29.98 |
| ! восклицательный знак | 8.57 |
| ? вопросительный знак | 11.63 |
| ... многоточие | 6.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.85 |
| " кавычка | 12.10 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 4.12 |
| ; точка с запятой | 0.49 |
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».
