Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601550 |
| Слов в произведении (СВП): | 82989 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.35 |
| СДП диалога, знаков: | 50.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10372 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9494 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 878 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1304.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3032.03 | —> 3186-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17670 (21.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65319 (78.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21657 (33.16%) |
| Прилагательное | 9413 (14.41%) |
| Глагол | 13989 (21.42%) |
| Местоимение-существительное | 4948 (7.58%) |
| Местоименное прилагательное | 3211 (4.92%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 715 (1.09%) |
| Числительное (порядковое) | 186 (0.28%) |
| Наречие | 3727 (5.71%) |
| Предикатив | 541 (0.83%) |
| Предлог | 7208 (11.04%) |
| Союз | 5190 (7.95%) |
| Междометие | 1430 (2.19%) |
| Вводное слово | 184 (0.28%) |
| Частица | 4606 (7.05%) |
| Причастие | 2126 (3.25%) |
| Деепричастие | 260 (0.40%) |
| Служебных слов: | 27043 (41.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.05 |
| . точка | 73.30 |
| - тире | 45.19 |
| ! восклицательный знак | 21.67 |
| ? вопросительный знак | 11.65 |
| ... многоточие | 15.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 2.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.75 |
| " кавычка | 5.87 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 2.30 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
