Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 579593 |
| Слов в произведении (СВП): | 80225 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.97 |
| СДП диалога, знаков: | 41.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12322 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11420 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 902 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1407.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3395.14 | —> 611-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15925 (19.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64300 (80.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22196 (34.52%) |
| Прилагательное | 7590 (11.80%) |
| Глагол | 14517 (22.58%) |
| Местоимение-существительное | 4520 (7.03%) |
| Местоименное прилагательное | 2902 (4.51%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1092 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 206 (0.32%) |
| Наречие | 3502 (5.45%) |
| Предикатив | 538 (0.84%) |
| Предлог | 8539 (13.28%) |
| Союз | 5717 (8.89%) |
| Междометие | 868 (1.35%) |
| Вводное слово | 216 (0.34%) |
| Частица | 4114 (6.40%) |
| Причастие | 1381 (2.15%) |
| Деепричастие | 261 (0.41%) |
| Служебных слов: | 27144 (42.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.95 |
| . точка | 87.49 |
| - тире | 30.91 |
| ! восклицательный знак | 12.38 |
| ? вопросительный знак | 12.49 |
| ... многоточие | 12.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.55 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.16 |
| " кавычка | 8.99 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.30 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
