Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 588696 |
| Слов в произведении (СВП): | 84580 |
| Приблизительно страниц: | 316 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.86 |
| СДП диалога, знаков: | 41.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11288 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10729 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 559 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1378.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3254.46 | —> 1254-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16082 (19.01% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68498 (80.99% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24815 (36.23%) |
| Прилагательное | 7986 (11.66%) |
| Глагол | 15500 (22.63%) |
| Местоимение-существительное | 4122 (6.02%) |
| Местоименное прилагательное | 3361 (4.91%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 881 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 234 (0.34%) |
| Наречие | 3197 (4.67%) |
| Предикатив | 479 (0.70%) |
| Предлог | 9169 (13.39%) |
| Союз | 5542 (8.09%) |
| Междометие | 1195 (1.74%) |
| Вводное слово | 148 (0.22%) |
| Частица | 3995 (5.83%) |
| Причастие | 1726 (2.52%) |
| Деепричастие | 166 (0.24%) |
| Служебных слов: | 27712 (40.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.88 |
| . точка | 95.65 |
| - тире | 15.39 |
| ! восклицательный знак | 7.01 |
| ? вопросительный знак | 6.07 |
| ... многоточие | 4.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 4.22 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.39 |
| ; 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».
