Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 588507 |
| Слов в произведении (СВП): | 81858 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.35 |
| СДП диалога, знаков: | 48.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10429 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9760 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 669 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1258.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2963.45 | —> 4052-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17270 (21.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64588 (78.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21611 (33.46%) |
| Прилагательное | 6757 (10.46%) |
| Глагол | 16767 (25.96%) |
| Местоимение-существительное | 6046 (9.36%) |
| Местоименное прилагательное | 2854 (4.42%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1212 (1.88%) |
| Числительное (порядковое) | 206 (0.32%) |
| Наречие | 3249 (5.03%) |
| Предикатив | 695 (1.08%) |
| Предлог | 7932 (12.28%) |
| Союз | 5793 (8.97%) |
| Междометие | 1260 (1.95%) |
| Вводное слово | 158 (0.24%) |
| Частица | 4018 (6.22%) |
| Причастие | 1316 (2.04%) |
| Деепричастие | 171 (0.26%) |
| Служебных слов: | 28239 (43.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.57 |
| . точка | 79.88 |
| - тире | 34.07 |
| ! восклицательный знак | 9.59 |
| ? вопросительный знак | 13.18 |
| ... многоточие | 6.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.66 |
| " кавычка | 17.98 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.25 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
