Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 575118 |
| Слов в произведении (СВП): | 77640 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.18 |
| СДП диалога, знаков: | 42.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9221 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8932 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 289 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1293.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2960.47 | —> 4099-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16406 (21.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61234 (78.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20510 (33.49%) |
| Прилагательное | 6484 (10.59%) |
| Глагол | 15066 (24.60%) |
| Местоимение-существительное | 5467 (8.93%) |
| Местоименное прилагательное | 2485 (4.06%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 888 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.33%) |
| Наречие | 3506 (5.73%) |
| Предикатив | 664 (1.08%) |
| Предлог | 8182 (13.36%) |
| Союз | 6051 (9.88%) |
| Междометие | 1109 (1.81%) |
| Вводное слово | 96 (0.16%) |
| Частица | 4084 (6.67%) |
| Причастие | 1393 (2.27%) |
| Деепричастие | 146 (0.24%) |
| Служебных слов: | 27630 (45.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.49 |
| . точка | 84.29 |
| - тире | 49.86 |
| ! восклицательный знак | 16.99 |
| ? вопросительный знак | 20.62 |
| ... многоточие | 5.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.95 |
| " кавычка | 5.27 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 7.10 |
| ; точка с запятой | 1.30 |
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».
