Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 574602 |
| Слов в произведении (СВП): | 83264 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.09 |
| СДП диалога, знаков: | 36.36 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9465 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9136 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 329 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2807.37 | —> 6314-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19177 (23.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64087 (76.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20629 (32.19%) |
| Прилагательное | 7125 (11.12%) |
| Глагол | 16176 (25.24%) |
| Местоимение-существительное | 6042 (9.43%) |
| Местоименное прилагательное | 3751 (5.85%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 620 (0.97%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.24%) |
| Наречие | 4138 (6.46%) |
| Предикатив | 868 (1.35%) |
| Предлог | 8260 (12.89%) |
| Союз | 6127 (9.56%) |
| Междометие | 1002 (1.56%) |
| Вводное слово | 235 (0.37%) |
| Частица | 5700 (8.89%) |
| Причастие | 1285 (2.01%) |
| Деепричастие | 267 (0.42%) |
| Служебных слов: | 31400 (49.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.52 |
| . точка | 106.89 |
| - тире | 41.29 |
| ! восклицательный знак | 6.53 |
| ? вопросительный знак | 13.93 |
| ... многоточие | 4.64 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 14.26 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 6.46 |
| ; 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».
