Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 569107 |
| Слов в произведении (СВП): | 83454 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 44.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.51 |
| СДП диалога, знаков: | 28.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11487 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10755 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 732 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1418.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3370.72 | —> 703-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14882 (17.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68572 (82.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25955 (37.85%) |
| Прилагательное | 6944 (10.13%) |
| Глагол | 16895 (24.64%) |
| Местоимение-существительное | 4847 (7.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2158 (3.15%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 567 (0.83%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.28%) |
| Наречие | 2855 (4.16%) |
| Предикатив | 562 (0.82%) |
| Предлог | 8864 (12.93%) |
| Союз | 4785 (6.98%) |
| Междометие | 895 (1.31%) |
| Вводное слово | 158 (0.23%) |
| Частица | 3742 (5.46%) |
| Причастие | 1241 (1.81%) |
| Деепричастие | 249 (0.36%) |
| Служебных слов: | 25709 (37.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.50 |
| . точка | 111.80 |
| - тире | 29.36 |
| ! восклицательный знак | 11.86 |
| ? вопросительный знак | 13.62 |
| ... многоточие | 13.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.23 |
| " кавычка | 8.45 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 5.90 |
| ; точка с запятой | 2.82 |
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».
