Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 578067 |
| Слов в произведении (СВП): | 82620 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.19 |
| СДП диалога, знаков: | 60.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7946 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7704 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 242 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1195.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2604.23 | —> 9294-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20553 (24.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62067 (75.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17350 (27.95%) |
| Прилагательное | 7004 (11.28%) |
| Глагол | 16212 (26.12%) |
| Местоимение-существительное | 7472 (12.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3718 (5.99%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 526 (0.85%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.28%) |
| Наречие | 4535 (7.31%) |
| Предикатив | 669 (1.08%) |
| Предлог | 7769 (12.52%) |
| Союз | 6603 (10.64%) |
| Междометие | 1402 (2.26%) |
| Вводное слово | 295 (0.48%) |
| Частица | 5579 (8.99%) |
| Причастие | 1100 (1.77%) |
| Деепричастие | 230 (0.37%) |
| Служебных слов: | 33076 (53.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.31 |
| . точка | 83.09 |
| - тире | 30.17 |
| ! восклицательный знак | 6.00 |
| ? вопросительный знак | 12.45 |
| ... многоточие | 2.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 0.92 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.23 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
