Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542827 |
| Слов в произведении (СВП): | 74336 |
| Приблизительно страниц: | 270 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 96.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 123.01 |
| СДП диалога, знаков: | 75.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9168 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8658 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 510 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1282.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2928.18 | —> 4579-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16701 (22.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 57635 (77.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17115 (29.70%) |
| Прилагательное | 6965 (12.08%) |
| Глагол | 13012 (22.58%) |
| Местоимение-существительное | 4585 (7.96%) |
| Местоименное прилагательное | 3706 (6.43%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 763 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 192 (0.33%) |
| Наречие | 4108 (7.13%) |
| Предикатив | 538 (0.93%) |
| Предлог | 6804 (11.81%) |
| Союз | 6120 (10.62%) |
| Междометие | 1034 (1.79%) |
| Вводное слово | 183 (0.32%) |
| Частица | 4795 (8.32%) |
| Причастие | 1657 (2.87%) |
| Деепричастие | 246 (0.43%) |
| Служебных слов: | 27483 (47.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.33 |
| . точка | 58.05 |
| - тире | 28.77 |
| ! восклицательный знак | 3.86 |
| ? вопросительный знак | 6.48 |
| ... многоточие | 12.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.17 |
| " кавычка | 2.03 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 3.17 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
