Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548687 |
| Слов в произведении (СВП): | 77512 |
| Приблизительно страниц: | 282 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.35 |
| СДП диалога, знаков: | 58.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10627 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9782 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 845 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1299.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3057.47 | —> 2900-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17100 (22.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60412 (77.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20948 (34.68%) |
| Прилагательное | 7862 (13.01%) |
| Глагол | 11876 (19.66%) |
| Местоимение-существительное | 4435 (7.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3453 (5.72%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 893 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.29%) |
| Наречие | 3563 (5.90%) |
| Предикатив | 539 (0.89%) |
| Предлог | 8677 (14.36%) |
| Союз | 5816 (9.63%) |
| Междометие | 992 (1.64%) |
| Вводное слово | 205 (0.34%) |
| Частица | 4146 (6.86%) |
| Причастие | 1955 (3.24%) |
| Деепричастие | 288 (0.48%) |
| Служебных слов: | 28027 (46.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.31 |
| . точка | 73.55 |
| - тире | 28.40 |
| ! восклицательный знак | 2.18 |
| ? вопросительный знак | 5.56 |
| ... многоточие | 5.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 24.05 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 1.65 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
