Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601546 |
| Слов в произведении (СВП): | 82958 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.76 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.93 |
| СДП диалога, знаков: | 44.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12807 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11632 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1175 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1435.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3460.06 | —> 422-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15382 (18.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67576 (81.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23542 (34.84%) |
| Прилагательное | 8194 (12.13%) |
| Глагол | 15477 (22.90%) |
| Местоимение-существительное | 4523 (6.69%) |
| Местоименное прилагательное | 3026 (4.48%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 858 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 339 (0.50%) |
| Наречие | 3353 (4.96%) |
| Предикатив | 482 (0.71%) |
| Предлог | 8063 (11.93%) |
| Союз | 5620 (8.32%) |
| Междометие | 935 (1.38%) |
| Вводное слово | 180 (0.27%) |
| Частица | 3985 (5.90%) |
| Причастие | 1559 (2.31%) |
| Деепричастие | 222 (0.33%) |
| Служебных слов: | 26567 (39.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 87.41 |
| . точка | 92.47 |
| - тире | 27.40 |
| ! восклицательный знак | 5.58 |
| ? вопросительный знак | 6.42 |
| ... многоточие | 6.41 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.47 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.41 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.23 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 20.89 |
| () скобки | 0.63 |
| : двоеточие | 5.86 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
