Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 572354 |
| Слов в произведении (СВП): | 82294 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.35 |
| СДП диалога, знаков: | 48.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9115 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8311 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 804 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1152.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2647.84 | —> 8780-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17851 (21.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64443 (78.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20949 (32.51%) |
| Прилагательное | 7768 (12.05%) |
| Глагол | 14556 (22.59%) |
| Местоимение-существительное | 6447 (10.00%) |
| Местоименное прилагательное | 3692 (5.73%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1220 (1.89%) |
| Числительное (порядковое) | 197 (0.31%) |
| Наречие | 3524 (5.47%) |
| Предикатив | 372 (0.58%) |
| Предлог | 8266 (12.83%) |
| Союз | 5155 (8.00%) |
| Междометие | 971 (1.51%) |
| Вводное слово | 161 (0.25%) |
| Частица | 4553 (7.07%) |
| Причастие | 1825 (2.83%) |
| Деепричастие | 274 (0.43%) |
| Служебных слов: | 29524 (45.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.64 |
| . точка | 104.89 |
| - тире | 15.43 |
| ! восклицательный знак | 2.01 |
| ? вопросительный знак | 3.89 |
| ... многоточие | 0.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.05 |
| " кавычка | 8.42 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.59 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
