Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580673 |
| Слов в произведении (СВП): | 82568 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.61 |
| СДП диалога, знаков: | 44.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9154 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8722 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 432 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1260.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2876.85 | —> 5306-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17312 (20.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65256 (79.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20437 (31.32%) |
| Прилагательное | 6751 (10.35%) |
| Глагол | 16969 (26.00%) |
| Местоимение-существительное | 5474 (8.39%) |
| Местоименное прилагательное | 3193 (4.89%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 981 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.21%) |
| Наречие | 3430 (5.26%) |
| Предикатив | 603 (0.92%) |
| Предлог | 7947 (12.18%) |
| Союз | 6088 (9.33%) |
| Междометие | 1139 (1.75%) |
| Вводное слово | 132 (0.20%) |
| Частица | 4092 (6.27%) |
| Причастие | 1501 (2.30%) |
| Деепричастие | 198 (0.30%) |
| Служебных слов: | 28273 (43.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.92 |
| . точка | 82.93 |
| - тире | 41.44 |
| ! восклицательный знак | 10.25 |
| ? вопросительный знак | 9.91 |
| ... многоточие | 2.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 3.55 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.85 |
| ; точка с запятой | 1.31 |
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».
