Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 614119 |
| Слов в произведении (СВП): | 82961 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.51 |
| СДП диалога, знаков: | 49.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10481 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9563 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 918 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1280.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3030.94 | —> 3213-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17799 (21.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65162 (78.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20888 (32.06%) |
| Прилагательное | 7389 (11.34%) |
| Глагол | 15690 (24.08%) |
| Местоимение-существительное | 5694 (8.74%) |
| Местоименное прилагательное | 3467 (5.32%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1140 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.37%) |
| Наречие | 3585 (5.50%) |
| Предикатив | 608 (0.93%) |
| Предлог | 7682 (11.79%) |
| Союз | 6149 (9.44%) |
| Междометие | 1271 (1.95%) |
| Вводное слово | 212 (0.33%) |
| Частица | 4192 (6.43%) |
| Причастие | 1376 (2.11%) |
| Деепричастие | 218 (0.33%) |
| Служебных слов: | 28891 (44.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.55 |
| . точка | 80.81 |
| - тире | 37.96 |
| ! восклицательный знак | 7.97 |
| ? вопросительный знак | 10.58 |
| ... многоточие | 9.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.95 |
| " кавычка | 24.42 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.28 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
