Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 591264 |
| Слов в произведении (СВП): | 82384 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.97 |
| СДП диалога, знаков: | 66.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8221 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7835 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 386 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1105.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2475.02 | —> 10702-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18584 (22.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63800 (77.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19715 (30.90%) |
| Прилагательное | 6427 (10.07%) |
| Глагол | 15317 (24.01%) |
| Местоимение-существительное | 8022 (12.57%) |
| Местоименное прилагательное | 4483 (7.03%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1212 (1.90%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.37%) |
| Наречие | 3393 (5.32%) |
| Предикатив | 392 (0.61%) |
| Предлог | 8172 (12.81%) |
| Союз | 6244 (9.79%) |
| Междометие | 1098 (1.72%) |
| Вводное слово | 140 (0.22%) |
| Частица | 4410 (6.91%) |
| Причастие | 1419 (2.22%) |
| Деепричастие | 182 (0.29%) |
| Служебных слов: | 32758 (51.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.00 |
| . точка | 71.81 |
| - тире | 30.42 |
| ! восклицательный знак | 1.99 |
| ? вопросительный знак | 8.04 |
| ... многоточие | 0.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 5.35 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 4.37 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
