Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 597529 |
| Слов в произведении (СВП): | 86367 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.94 |
| СДП диалога, знаков: | 61.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8892 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8468 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 424 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1163.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2630.95 | —> 8980-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20933 (24.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65434 (75.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18346 (28.04%) |
| Прилагательное | 7923 (12.11%) |
| Глагол | 15854 (24.23%) |
| Местоимение-существительное | 6579 (10.05%) |
| Местоименное прилагательное | 3696 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 786 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.21%) |
| Наречие | 4435 (6.78%) |
| Предикатив | 717 (1.10%) |
| Предлог | 8133 (12.43%) |
| Союз | 7769 (11.87%) |
| Междометие | 1260 (1.93%) |
| Вводное слово | 293 (0.45%) |
| Частица | 6132 (9.37%) |
| Причастие | 1446 (2.21%) |
| Деепричастие | 237 (0.36%) |
| Служебных слов: | 34118 (52.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.25 |
| . точка | 72.49 |
| - тире | 25.07 |
| ! восклицательный знак | 4.30 |
| ? вопросительный знак | 11.97 |
| ... многоточие | 1.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 4.15 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 3.07 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
