Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 527098 |
| Слов в произведении (СВП): | 76489 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.86 |
| СДП диалога, знаков: | 43.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10606 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9933 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 673 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1311.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3085.03 | —> 2626-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17474 (22.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59015 (77.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18882 (32.00%) |
| Прилагательное | 7576 (12.84%) |
| Глагол | 13789 (23.37%) |
| Местоимение-существительное | 5026 (8.52%) |
| Местоименное прилагательное | 2856 (4.84%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 980 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 176 (0.30%) |
| Наречие | 3589 (6.08%) |
| Предикатив | 609 (1.03%) |
| Предлог | 7074 (11.99%) |
| Союз | 6139 (10.40%) |
| Междометие | 1061 (1.80%) |
| Вводное слово | 285 (0.48%) |
| Частица | 4864 (8.24%) |
| Причастие | 984 (1.67%) |
| Деепричастие | 159 (0.27%) |
| Служебных слов: | 27474 (46.55%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.78 |
| . точка | 84.21 |
| - тире | 22.87 |
| ! восклицательный знак | 10.63 |
| ? вопросительный знак | 11.92 |
| ... многоточие | 5.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.58 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.84 |
| " кавычка | 9.24 |
| () скобки | 0.39 |
| : двоеточие | 6.89 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
