Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 567420 |
| Слов в произведении (СВП): | 79068 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.17 |
| СДП диалога, знаков: | 42.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9233 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8942 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 291 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1206.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2752.69 | —> 7194-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16428 (20.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62640 (79.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21774 (34.76%) |
| Прилагательное | 6904 (11.02%) |
| Глагол | 14959 (23.88%) |
| Местоимение-существительное | 6065 (9.68%) |
| Местоименное прилагательное | 2694 (4.30%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 938 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.26%) |
| Наречие | 3423 (5.46%) |
| Предикатив | 740 (1.18%) |
| Предлог | 7601 (12.13%) |
| Союз | 5405 (8.63%) |
| Междометие | 1098 (1.75%) |
| Вводное слово | 255 (0.41%) |
| Частица | 4586 (7.32%) |
| Причастие | 1086 (1.73%) |
| Деепричастие | 166 (0.27%) |
| Служебных слов: | 27879 (44.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.68 |
| . точка | 96.06 |
| - тире | 40.07 |
| ! восклицательный знак | 3.87 |
| ? вопросительный знак | 16.91 |
| ... многоточие | 13.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.48 |
| " кавычка | 11.32 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 7.45 |
| ; точка с запятой | 5.44 |
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».
