Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 599117 |
| Слов в произведении (СВП): | 84091 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.86 |
| СДП диалога, знаков: | 58.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9518 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9079 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 439 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1219.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2764.50 | —> 6997-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18750 (22.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65341 (77.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21832 (33.41%) |
| Прилагательное | 7826 (11.98%) |
| Глагол | 15082 (23.08%) |
| Местоимение-существительное | 5986 (9.16%) |
| Местоименное прилагательное | 3488 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 949 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.24%) |
| Наречие | 4035 (6.18%) |
| Предикатив | 725 (1.11%) |
| Предлог | 8815 (13.49%) |
| Союз | 6124 (9.37%) |
| Междометие | 1043 (1.60%) |
| Вводное слово | 226 (0.35%) |
| Частица | 4776 (7.31%) |
| Причастие | 1846 (2.83%) |
| Деепричастие | 203 (0.31%) |
| Служебных слов: | 30675 (46.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.97 |
| . точка | 71.62 |
| - тире | 33.67 |
| ! восклицательный знак | 11.56 |
| ? вопросительный знак | 8.75 |
| ... многоточие | 4.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.27 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.61 |
| " кавычка | 10.66 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 3.14 |
| ; 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».
