Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 585842 |
| Слов в произведении (СВП): | 83766 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.46 |
| СДП диалога, знаков: | 48.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10122 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9545 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 577 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1235.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2856.21 | —> 5570-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18759 (22.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65007 (77.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20247 (31.15%) |
| Прилагательное | 6813 (10.48%) |
| Глагол | 16134 (24.82%) |
| Местоимение-существительное | 5717 (8.79%) |
| Местоименное прилагательное | 3679 (5.66%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 892 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.29%) |
| Наречие | 3744 (5.76%) |
| Предикатив | 697 (1.07%) |
| Предлог | 8375 (12.88%) |
| Союз | 6732 (10.36%) |
| Междометие | 1185 (1.82%) |
| Вводное слово | 165 (0.25%) |
| Частица | 5306 (8.16%) |
| Причастие | 1480 (2.28%) |
| Деепричастие | 228 (0.35%) |
| Служебных слов: | 31393 (48.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.42 |
| . точка | 90.50 |
| - тире | 29.43 |
| ! восклицательный знак | 2.67 |
| ? вопросительный знак | 10.23 |
| ... многоточие | 5.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 15.96 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 3.14 |
| ; точка с запятой | 0.36 |
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».
