Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580402 |
| Слов в произведении (СВП): | 83977 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 95.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 125.29 |
| СДП диалога, знаков: | 65.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10569 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9994 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 575 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1231.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2928.31 | —> 4577-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19977 (23.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64000 (76.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19568 (30.58%) |
| Прилагательное | 7234 (11.30%) |
| Глагол | 13944 (21.79%) |
| Местоимение-существительное | 5752 (8.99%) |
| Местоименное прилагательное | 4469 (6.98%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 961 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 207 (0.32%) |
| Наречие | 4294 (6.71%) |
| Предикатив | 571 (0.89%) |
| Предлог | 7699 (12.03%) |
| Союз | 7780 (12.16%) |
| Междометие | 1336 (2.09%) |
| Вводное слово | 155 (0.24%) |
| Частица | 5529 (8.64%) |
| Причастие | 1535 (2.40%) |
| Деепричастие | 271 (0.42%) |
| Служебных слов: | 33000 (51.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.35 |
| . точка | 57.63 |
| - тире | 22.93 |
| ! восклицательный знак | 3.89 |
| ? вопросительный знак | 6.73 |
| ... многоточие | 4.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 3.97 |
| () скобки | 0.48 |
| : двоеточие | 2.66 |
| ; точка с запятой | 0.65 |
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».
