Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 574622 |
| Слов в произведении (СВП): | 81675 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.84 |
| СДП диалога, знаков: | 42.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7795 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7496 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 299 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1144.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2509.09 | —> 10384-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17455 (21.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64220 (78.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19982 (31.11%) |
| Прилагательное | 5988 (9.32%) |
| Глагол | 17897 (27.87%) |
| Местоимение-существительное | 6533 (10.17%) |
| Местоименное прилагательное | 3397 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 494 (0.77%) |
| Числительное (порядковое) | 81 (0.13%) |
| Наречие | 3889 (6.06%) |
| Предикатив | 638 (0.99%) |
| Предлог | 7322 (11.40%) |
| Союз | 5747 (8.95%) |
| Междометие | 1107 (1.72%) |
| Вводное слово | 158 (0.25%) |
| Частица | 4336 (6.75%) |
| Причастие | 1132 (1.76%) |
| Деепричастие | 227 (0.35%) |
| Служебных слов: | 28832 (44.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.58 |
| . точка | 89.77 |
| - тире | 40.31 |
| ! восклицательный знак | 13.96 |
| ? вопросительный знак | 14.64 |
| ... многоточие | 7.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 1.52 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 6.59 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
