Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601476 |
| Слов в произведении (СВП): | 87364 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.05 |
| СДП диалога, знаков: | 48.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8482 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8173 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 309 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2605.55 | —> 9274-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22450 (25.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64914 (74.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18366 (28.29%) |
| Прилагательное | 8325 (12.82%) |
| Глагол | 16276 (25.07%) |
| Местоимение-существительное | 6683 (10.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3899 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 915 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.23%) |
| Наречие | 5245 (8.08%) |
| Предикатив | 783 (1.21%) |
| Предлог | 7685 (11.84%) |
| Союз | 7859 (12.11%) |
| Междометие | 1677 (2.58%) |
| Вводное слово | 439 (0.68%) |
| Частица | 6134 (9.45%) |
| Причастие | 931 (1.43%) |
| Деепричастие | 211 (0.33%) |
| Служебных слов: | 34607 (53.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.48 |
| . точка | 78.87 |
| - тире | 36.73 |
| ! восклицательный знак | 5.52 |
| ? вопросительный знак | 11.97 |
| ... многоточие | 5.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.56 |
| " кавычка | 1.79 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.41 |
| ; 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».
