Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 579051 |
| Слов в произведении (СВП): | 88347 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.37 |
| СДП диалога, знаков: | 32.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8704 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8517 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 187 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1165.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2615.64 | —> 9171-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19764 (22.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68583 (77.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22682 (33.07%) |
| Прилагательное | 5973 (8.71%) |
| Глагол | 18614 (27.14%) |
| Местоимение-существительное | 7445 (10.86%) |
| Местоименное прилагательное | 4431 (6.46%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 757 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.17%) |
| Наречие | 3736 (5.45%) |
| Предикатив | 749 (1.09%) |
| Предлог | 8858 (12.92%) |
| Союз | 6336 (9.24%) |
| Междометие | 1269 (1.85%) |
| Вводное слово | 234 (0.34%) |
| Частица | 5231 (7.63%) |
| Причастие | 1095 (1.60%) |
| Деепричастие | 181 (0.26%) |
| Служебных слов: | 34000 (49.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.54 |
| . точка | 98.88 |
| - тире | 13.20 |
| ! восклицательный знак | 3.96 |
| ? вопросительный знак | 12.69 |
| ... многоточие | 5.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 2.34 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.97 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
