Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 599637 |
| Слов в произведении (СВП): | 80394 |
| Приблизительно страниц: | 322 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 94.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 118.78 |
| СДП диалога, знаков: | 51.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12205 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11385 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 820 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1485.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3572.98 | —> 203-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14334 (17.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66060 (82.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25078 (37.96%) |
| Прилагательное | 10897 (16.50%) |
| Глагол | 11229 (17.00%) |
| Местоимение-существительное | 4215 (6.38%) |
| Местоименное прилагательное | 2557 (3.87%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 432 (0.65%) |
| Числительное (порядковое) | 58 (0.09%) |
| Наречие | 2483 (3.76%) |
| Предикатив | 724 (1.10%) |
| Предлог | 7103 (10.75%) |
| Союз | 6013 (9.10%) |
| Междометие | 1020 (1.54%) |
| Вводное слово | 137 (0.21%) |
| Частица | 3347 (5.07%) |
| Причастие | 3483 (5.27%) |
| Деепричастие | 201 (0.30%) |
| Служебных слов: | 24599 (37.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.02 |
| . точка | 63.57 |
| - тире | 18.22 |
| ! восклицательный знак | 2.24 |
| ? вопросительный знак | 9.34 |
| ... многоточие | 5.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 3.28 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 0.93 |
| ; точка с запятой | 0.40 |
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».
