Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 578070 |
| Слов в произведении (СВП): | 83590 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.26 |
| СДП диалога, знаков: | 53.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8963 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8345 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 618 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2630.64 | —> 8985-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20575 (24.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63015 (75.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20435 (32.43%) |
| Прилагательное | 7079 (11.23%) |
| Глагол | 14697 (23.32%) |
| Местоимение-существительное | 5963 (9.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3853 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 816 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.21%) |
| Наречие | 4063 (6.45%) |
| Предикатив | 674 (1.07%) |
| Предлог | 8236 (13.07%) |
| Союз | 6649 (10.55%) |
| Междометие | 1491 (2.37%) |
| Вводное слово | 302 (0.48%) |
| Частица | 5435 (8.62%) |
| Причастие | 1686 (2.68%) |
| Деепричастие | 224 (0.36%) |
| Служебных слов: | 32167 (51.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.81 |
| . точка | 79.75 |
| - тире | 24.73 |
| ! восклицательный знак | 5.67 |
| ? вопросительный знак | 10.47 |
| ... многоточие | 5.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 15.28 |
| () скобки | 1.39 |
| : двоеточие | 2.46 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
