Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 626049 |
| Слов в произведении (СВП): | 86755 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.66 |
| СДП диалога, знаков: | 46.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10896 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9648 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1248 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1318.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3030.73 | —> 3216-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16643 (19.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70112 (80.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23198 (33.09%) |
| Прилагательное | 7615 (10.86%) |
| Глагол | 15476 (22.07%) |
| Местоимение-существительное | 5971 (8.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3406 (4.86%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 985 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 179 (0.26%) |
| Наречие | 3099 (4.42%) |
| Предикатив | 664 (0.95%) |
| Предлог | 8511 (12.14%) |
| Союз | 5652 (8.06%) |
| Междометие | 1200 (1.71%) |
| Вводное слово | 226 (0.32%) |
| Частица | 4551 (6.49%) |
| Причастие | 1644 (2.34%) |
| Деепричастие | 314 (0.45%) |
| Служебных слов: | 29833 (42.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.51 |
| . точка | 83.55 |
| - тире | 32.36 |
| ! восклицательный знак | 7.10 |
| ? вопросительный знак | 12.92 |
| ... многоточие | 7.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.20 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 15.23 |
| () скобки | 0.59 |
| : двоеточие | 3.27 |
| ; точка с запятой | 0.20 |
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».
