Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 592469 |
| Слов в произведении (СВП): | 88735 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.87 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 47.21 |
| СДП диалога, знаков: | 36.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10282 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9058 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1224 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1197.20 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2823.12 | —> 6086-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21250 (23.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67485 (76.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20614 (30.55%) |
| Прилагательное | 5462 (8.09%) |
| Глагол | 18323 (27.15%) |
| Местоимение-существительное | 8047 (11.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3232 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 596 (0.88%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.17%) |
| Наречие | 3509 (5.20%) |
| Предикатив | 676 (1.00%) |
| Предлог | 9066 (13.43%) |
| Союз | 8405 (12.45%) |
| Междометие | 1161 (1.72%) |
| Вводное слово | 292 (0.43%) |
| Частица | 5752 (8.52%) |
| Причастие | 640 (0.95%) |
| Деепричастие | 123 (0.18%) |
| Служебных слов: | 36097 (53.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.70 |
| . точка | 125.40 |
| - тире | 45.00 |
| ! восклицательный знак | 7.46 |
| ? вопросительный знак | 15.83 |
| ... многоточие | 5.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 0.82 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 3.17 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
