Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 581426 |
| Слов в произведении (СВП): | 77372 |
| Приблизительно страниц: | 287 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 103.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 130.86 |
| СДП диалога, знаков: | 94.12 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10344 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9683 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 661 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1357.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3117.17 | —> 2284-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19338 (24.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58034 (75.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19179 (33.05%) |
| Прилагательное | 8250 (14.22%) |
| Глагол | 11319 (19.50%) |
| Местоимение-существительное | 4055 (6.99%) |
| Местоименное прилагательное | 3543 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 879 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.22%) |
| Наречие | 4191 (7.22%) |
| Предикатив | 536 (0.92%) |
| Предлог | 7510 (12.94%) |
| Союз | 6627 (11.42%) |
| Междометие | 1180 (2.03%) |
| Вводное слово | 281 (0.48%) |
| Частица | 5660 (9.75%) |
| Причастие | 2549 (4.39%) |
| Деепричастие | 255 (0.44%) |
| Служебных слов: | 29125 (50.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 153.27 |
| . точка | 55.02 |
| - тире | 22.27 |
| ! восклицательный знак | 8.28 |
| ? вопросительный знак | 7.55 |
| ... многоточие | 2.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 0.84 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 0.37 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
