Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 640250 |
| Слов в произведении (СВП): | 97853 |
| Приблизительно страниц: | 332 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.03 |
| СДП диалога, знаков: | 39.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9531 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8940 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 591 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2660.22 | —> 8603-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22038 (22.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75815 (77.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21342 (28.15%) |
| Прилагательное | 7417 (9.78%) |
| Глагол | 20414 (26.93%) |
| Местоимение-существительное | 10319 (13.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3659 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 875 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.15%) |
| Наречие | 4723 (6.23%) |
| Предикатив | 667 (0.88%) |
| Предлог | 8987 (11.85%) |
| Союз | 7613 (10.04%) |
| Междометие | 1412 (1.86%) |
| Вводное слово | 252 (0.33%) |
| Частица | 6038 (7.96%) |
| Причастие | 1484 (1.96%) |
| Деепричастие | 378 (0.50%) |
| Служебных слов: | 38679 (51.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.46 |
| . точка | 73.56 |
| - тире | 31.23 |
| ! восклицательный знак | 40.56 |
| ? вопросительный знак | 19.02 |
| ... многоточие | 3.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.81 |
| " кавычка | 3.33 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 0.93 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
