Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 577337 |
| Слов в произведении (СВП): | 85837 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.36 |
| СДП диалога, знаков: | 44.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10780 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10031 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 749 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1283.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3020.34 | —> 3349-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20001 (23.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65836 (76.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23258 (35.33%) |
| Прилагательное | 9248 (14.05%) |
| Глагол | 15396 (23.39%) |
| Местоимение-существительное | 5425 (8.24%) |
| Местоименное прилагательное | 2977 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 684 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.23%) |
| Наречие | 3858 (5.86%) |
| Предикатив | 462 (0.70%) |
| Предлог | 8578 (13.03%) |
| Союз | 6505 (9.88%) |
| Междометие | 1301 (1.98%) |
| Вводное слово | 128 (0.19%) |
| Частица | 5112 (7.76%) |
| Причастие | 1435 (2.18%) |
| Деепричастие | 279 (0.42%) |
| Служебных слов: | 30311 (46.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.46 |
| . точка | 59.99 |
| - тире | 14.75 |
| ! восклицательный знак | 6.66 |
| ? вопросительный знак | 7.78 |
| ... многоточие | 15.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.73 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 0.54 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 9.61 |
| ; 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».
