Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 695054 |
| Слов в произведении (СВП): | 96284 |
| Приблизительно страниц: | 360 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.93 |
| СДП диалога, знаков: | 40.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.25% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10251 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9633 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 618 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1275.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2921.38 | —> 4684-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19376 (20.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76908 (79.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26525 (34.49%) |
| Прилагательное | 8889 (11.56%) |
| Глагол | 17941 (23.33%) |
| Местоимение-существительное | 6272 (8.16%) |
| Местоименное прилагательное | 3424 (4.45%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1080 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 235 (0.31%) |
| Наречие | 3483 (4.53%) |
| Предикатив | 727 (0.95%) |
| Предлог | 9033 (11.75%) |
| Союз | 6900 (8.97%) |
| Междометие | 1592 (2.07%) |
| Вводное слово | 167 (0.22%) |
| Частица | 5148 (6.69%) |
| Причастие | 1639 (2.13%) |
| Деепричастие | 200 (0.26%) |
| Служебных слов: | 32744 (42.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.02 |
| . точка | 89.19 |
| - тире | 31.03 |
| ! восклицательный знак | 7.08 |
| ? вопросительный знак | 14.62 |
| ... многоточие | 4.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.45 |
| " кавычка | 23.22 |
| () скобки | 0.79 |
| : двоеточие | 10.16 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
