Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580911 |
| Слов в произведении (СВП): | 83348 |
| Приблизительно страниц: | 308 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.35 |
| СДП диалога, знаков: | 46.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11937 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11309 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 628 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1419.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3357.96 | —> 771-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18818 (22.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64530 (77.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21361 (33.10%) |
| Прилагательное | 8269 (12.81%) |
| Глагол | 14499 (22.47%) |
| Местоимение-существительное | 5499 (8.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3056 (4.74%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1289 (2.00%) |
| Числительное (порядковое) | 205 (0.32%) |
| Наречие | 3653 (5.66%) |
| Предикатив | 546 (0.85%) |
| Предлог | 8445 (13.09%) |
| Союз | 6853 (10.62%) |
| Междометие | 1087 (1.68%) |
| Вводное слово | 235 (0.36%) |
| Частица | 5241 (8.12%) |
| Причастие | 1877 (2.91%) |
| Деепричастие | 394 (0.61%) |
| Служебных слов: | 30814 (47.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.49 |
| . точка | 83.17 |
| - тире | 19.00 |
| ! восклицательный знак | 2.06 |
| ? вопросительный знак | 6.91 |
| ... многоточие | 4.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 13.40 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 2.95 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
