Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 583047 |
| Слов в произведении (СВП): | 81554 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.86 |
| СДП диалога, знаков: | 39.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8750 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8160 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 590 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2655.05 | —> 8687-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18779 (23.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62775 (76.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18990 (30.25%) |
| Прилагательное | 7024 (11.19%) |
| Глагол | 16267 (25.91%) |
| Местоимение-существительное | 6660 (10.61%) |
| Местоименное прилагательное | 2765 (4.40%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 917 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 166 (0.26%) |
| Наречие | 3363 (5.36%) |
| Предикатив | 841 (1.34%) |
| Предлог | 6913 (11.01%) |
| Союз | 6857 (10.92%) |
| Междометие | 1629 (2.59%) |
| Вводное слово | 208 (0.33%) |
| Частица | 4631 (7.38%) |
| Причастие | 1250 (1.99%) |
| Деепричастие | 133 (0.21%) |
| Служебных слов: | 29802 (47.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.95 |
| . точка | 98.73 |
| - тире | 47.37 |
| ! восклицательный знак | 8.96 |
| ? вопросительный знак | 20.06 |
| ... многоточие | 8.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 11.26 |
| () скобки | 0.50 |
| : двоеточие | 10.08 |
| ; 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».
