Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 581169 |
| Слов в произведении (СВП): | 76970 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.01 |
| СДП диалога, знаков: | 50.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8281 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7676 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 605 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1201.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2687.95 | —> 8206-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16805 (21.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60165 (78.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17966 (29.86%) |
| Прилагательное | 6075 (10.10%) |
| Глагол | 14358 (23.86%) |
| Местоимение-существительное | 6316 (10.50%) |
| Местоименное прилагательное | 4241 (7.05%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 929 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 248 (0.41%) |
| Наречие | 3296 (5.48%) |
| Предикатив | 579 (0.96%) |
| Предлог | 8180 (13.60%) |
| Союз | 4602 (7.65%) |
| Междометие | 1037 (1.72%) |
| Вводное слово | 122 (0.20%) |
| Частица | 4151 (6.90%) |
| Причастие | 1985 (3.30%) |
| Деепричастие | 226 (0.38%) |
| Служебных слов: | 28878 (48.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.64 |
| . точка | 88.06 |
| - тире | 47.80 |
| ! восклицательный знак | 15.94 |
| ? вопросительный знак | 18.58 |
| ... многоточие | 4.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 4.27 |
| () скобки | 0.60 |
| : двоеточие | 2.03 |
| ; точка с запятой | 0.74 |
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».
