Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 598570 |
| Слов в произведении (СВП): | 83218 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.22 |
| СДП диалога, знаков: | 41.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10325 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9674 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 651 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1255.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2915.64 | —> 4751-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17865 (21.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65353 (78.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22001 (33.66%) |
| Прилагательное | 8372 (12.81%) |
| Глагол | 14763 (22.59%) |
| Местоимение-существительное | 6096 (9.33%) |
| Местоименное прилагательное | 3128 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 893 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 201 (0.31%) |
| Наречие | 3173 (4.86%) |
| Предикатив | 633 (0.97%) |
| Предлог | 7120 (10.89%) |
| Союз | 5509 (8.43%) |
| Междометие | 1314 (2.01%) |
| Вводное слово | 194 (0.30%) |
| Частица | 4588 (7.02%) |
| Причастие | 1551 (2.37%) |
| Деепричастие | 202 (0.31%) |
| Служебных слов: | 28156 (43.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.86 |
| . точка | 110.55 |
| - тире | 41.46 |
| ! восклицательный знак | 7.38 |
| ? вопросительный знак | 16.78 |
| ... многоточие | 18.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 7.38 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 3.67 |
| ; точка с запятой | 0.22 |
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».
