Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 533149 |
| Слов в произведении (СВП): | 75443 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.55 |
| СДП диалога, знаков: | 60.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10543 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9833 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 710 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1310.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3106.18 | —> 2398-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17619 (23.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57824 (76.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19669 (34.02%) |
| Прилагательное | 7229 (12.50%) |
| Глагол | 11988 (20.73%) |
| Местоимение-существительное | 4826 (8.35%) |
| Местоименное прилагательное | 3250 (5.62%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 879 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 247 (0.43%) |
| Наречие | 3650 (6.31%) |
| Предикатив | 504 (0.87%) |
| Предлог | 8450 (14.61%) |
| Союз | 6068 (10.49%) |
| Междометие | 1083 (1.87%) |
| Вводное слово | 146 (0.25%) |
| Частица | 4255 (7.36%) |
| Причастие | 1605 (2.78%) |
| Деепричастие | 281 (0.49%) |
| Служебных слов: | 28369 (49.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.38 |
| . точка | 73.51 |
| - тире | 30.92 |
| ! восклицательный знак | 1.83 |
| ? вопросительный знак | 6.27 |
| ... многоточие | 7.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 25.12 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 1.83 |
| ; 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».
