Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 578567 |
| Слов в произведении (СВП): | 81272 |
| Приблизительно страниц: | 291 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.95 |
| СДП диалога, знаков: | 50.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8541 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7943 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 598 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1198.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2694.27 | —> 8117-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19681 (24.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61591 (75.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18429 (29.92%) |
| Прилагательное | 7566 (12.28%) |
| Глагол | 15363 (24.94%) |
| Местоимение-существительное | 6365 (10.33%) |
| Местоименное прилагательное | 3804 (6.18%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 752 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.22%) |
| Наречие | 4133 (6.71%) |
| Предикатив | 563 (0.91%) |
| Предлог | 7640 (12.40%) |
| Союз | 6130 (9.95%) |
| Междометие | 1344 (2.18%) |
| Вводное слово | 342 (0.56%) |
| Частица | 4660 (7.57%) |
| Причастие | 1086 (1.76%) |
| Деепричастие | 204 (0.33%) |
| Служебных слов: | 30492 (49.51%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.65 |
| . точка | 86.11 |
| - тире | 42.27 |
| ! восклицательный знак | 5.97 |
| ? вопросительный знак | 11.04 |
| ... многоточие | 11.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.27 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 3.25 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 5.39 |
| ; 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».
