Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 579572 |
| Слов в произведении (СВП): | 78063 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.44 |
| СДП диалога, знаков: | 53.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7648 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7433 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 215 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1115.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2474.91 | —> 10703-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16973 (21.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61090 (78.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19931 (32.63%) |
| Прилагательное | 6261 (10.25%) |
| Глагол | 14298 (23.40%) |
| Местоимение-существительное | 5974 (9.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3705 (6.06%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 793 (1.30%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.30%) |
| Наречие | 3089 (5.06%) |
| Предикатив | 579 (0.95%) |
| Предлог | 8608 (14.09%) |
| Союз | 4809 (7.87%) |
| Междометие | 1149 (1.88%) |
| Вводное слово | 258 (0.42%) |
| Частица | 4364 (7.14%) |
| Причастие | 1832 (3.00%) |
| Деепричастие | 236 (0.39%) |
| Служебных слов: | 29108 (47.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.50 |
| . точка | 89.11 |
| - тире | 45.90 |
| ! восклицательный знак | 5.55 |
| ? вопросительный знак | 11.70 |
| ... многоточие | 3.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.58 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.44 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 5.30 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.91 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
