Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 605415 |
| Слов в произведении (СВП): | 87484 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.16 |
| СДП диалога, знаков: | 50.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.05% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7826 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7397 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 429 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1065.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2369.05 | —> 11379-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21853 (24.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65631 (75.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20863 (31.79%) |
| Прилагательное | 6449 (9.83%) |
| Глагол | 16599 (25.29%) |
| Местоимение-существительное | 7158 (10.91%) |
| Местоименное прилагательное | 4403 (6.71%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 907 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 196 (0.30%) |
| Наречие | 4386 (6.68%) |
| Предикатив | 596 (0.91%) |
| Предлог | 8874 (13.52%) |
| Союз | 6137 (9.35%) |
| Междометие | 1449 (2.21%) |
| Вводное слово | 309 (0.47%) |
| Частица | 5029 (7.66%) |
| Причастие | 1182 (1.80%) |
| Деепричастие | 220 (0.34%) |
| Служебных слов: | 33586 (51.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.15 |
| . точка | 81.53 |
| - тире | 37.26 |
| ! восклицательный знак | 3.31 |
| ? вопросительный знак | 10.96 |
| ... многоточие | 5.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 7.09 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.53 |
| ; точка с запятой | 0.51 |
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».
