Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580155 |
| Слов в произведении (СВП): | 84352 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.7 |
| СДП диалога, знаков: | 46.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8688 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8272 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 416 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1189.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2672.60 | —> 8448-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17779 (21.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66573 (78.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20232 (30.39%) |
| Прилагательное | 7047 (10.59%) |
| Глагол | 17348 (26.06%) |
| Местоимение-существительное | 6947 (10.44%) |
| Местоименное прилагательное | 3720 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 840 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.21%) |
| Наречие | 3699 (5.56%) |
| Предикатив | 418 (0.63%) |
| Предлог | 8435 (12.67%) |
| Союз | 6233 (9.36%) |
| Междометие | 1219 (1.83%) |
| Вводное слово | 133 (0.20%) |
| Частица | 4746 (7.13%) |
| Причастие | 1216 (1.83%) |
| Деепричастие | 195 (0.29%) |
| Служебных слов: | 31634 (47.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.51 |
| . точка | 78.91 |
| - тире | 28.59 |
| ! восклицательный знак | 10.59 |
| ? вопросительный знак | 11.65 |
| ... многоточие | 4.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 8.58 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 10.21 |
| ; 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».
