Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 597376 |
| Слов в произведении (СВП): | 88093 |
| Приблизительно страниц: | 313 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.52 |
| СДП диалога, знаков: | 45.81 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11541 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10831 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 710 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1348.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3156.97 | —> 1914-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16246 (18.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71847 (81.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26830 (37.34%) |
| Прилагательное | 7097 (9.88%) |
| Глагол | 17163 (23.89%) |
| Местоимение-существительное | 5825 (8.11%) |
| Местоименное прилагательное | 2890 (4.02%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1681 (2.34%) |
| Числительное (порядковое) | 332 (0.46%) |
| Наречие | 3028 (4.21%) |
| Предикатив | 523 (0.73%) |
| Предлог | 10368 (14.43%) |
| Союз | 5075 (7.06%) |
| Междометие | 1190 (1.66%) |
| Вводное слово | 183 (0.25%) |
| Частица | 3258 (4.53%) |
| Причастие | 827 (1.15%) |
| Деепричастие | 158 (0.22%) |
| Служебных слов: | 28962 (40.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.17 |
| . точка | 103.83 |
| - тире | 24.36 |
| ! восклицательный знак | 1.37 |
| ? вопросительный знак | 9.73 |
| ... многоточие | 0.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 6.82 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 8.79 |
| ; 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».
