Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 582817 |
| Слов в произведении (СВП): | 84274 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.06 |
| СДП диалога, знаков: | 41.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11792 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11075 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 717 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1351.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3235.53 | —> 1365-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16826 (19.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67448 (80.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25619 (37.98%) |
| Прилагательное | 6951 (10.31%) |
| Глагол | 16288 (24.15%) |
| Местоимение-существительное | 4388 (6.51%) |
| Местоименное прилагательное | 2760 (4.09%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1310 (1.94%) |
| Числительное (порядковое) | 345 (0.51%) |
| Наречие | 2971 (4.40%) |
| Предикатив | 475 (0.70%) |
| Предлог | 9092 (13.48%) |
| Союз | 5443 (8.07%) |
| Междометие | 952 (1.41%) |
| Вводное слово | 146 (0.22%) |
| Частица | 4980 (7.38%) |
| Причастие | 1011 (1.50%) |
| Деепричастие | 223 (0.33%) |
| Служебных слов: | 27992 (41.50%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.80 |
| . точка | 104.97 |
| - тире | 18.53 |
| ! восклицательный знак | 4.82 |
| ? вопросительный знак | 14.50 |
| ... многоточие | 6.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 7.04 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 6.38 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
