Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 608028 |
| Слов в произведении (СВП): | 82861 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.73 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.39 |
| СДП диалога, знаков: | 50 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12568 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11968 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 600 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1428.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3455.87 | —> 430-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16772 (20.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66089 (79.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22970 (34.76%) |
| Прилагательное | 9980 (15.10%) |
| Глагол | 13706 (20.74%) |
| Местоимение-существительное | 5921 (8.96%) |
| Местоименное прилагательное | 3083 (4.66%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 567 (0.86%) |
| Числительное (порядковое) | 73 (0.11%) |
| Наречие | 3065 (4.64%) |
| Предикатив | 838 (1.27%) |
| Предлог | 7261 (10.99%) |
| Союз | 6304 (9.54%) |
| Междометие | 1245 (1.88%) |
| Вводное слово | 233 (0.35%) |
| Частица | 4116 (6.23%) |
| Причастие | 2439 (3.69%) |
| Деепричастие | 188 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28354 (42.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.79 |
| . точка | 79.07 |
| - тире | 26.72 |
| ! восклицательный знак | 5.53 |
| ? вопросительный знак | 13.65 |
| ... многоточие | 9.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.19 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 6.53 |
| () скобки | 0.58 |
| : двоеточие | 2.31 |
| ; точка с запятой | 0.70 |
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».
