Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 580249 |
| Слов в произведении (СВП): | 83012 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.31 |
| СДП диалога, знаков: | 53.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10122 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9531 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 591 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2968.41 | —> 3990-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17023 (20.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65989 (79.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20743 (31.43%) |
| Прилагательное | 7682 (11.64%) |
| Глагол | 15464 (23.43%) |
| Местоимение-существительное | 4716 (7.15%) |
| Местоименное прилагательное | 3552 (5.38%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 590 (0.89%) |
| Числительное (порядковое) | 131 (0.20%) |
| Наречие | 3826 (5.80%) |
| Предикатив | 556 (0.84%) |
| Предлог | 8068 (12.23%) |
| Союз | 7559 (11.45%) |
| Междометие | 1072 (1.62%) |
| Вводное слово | 123 (0.19%) |
| Частица | 4472 (6.78%) |
| Причастие | 1113 (1.69%) |
| Деепричастие | 202 (0.31%) |
| Служебных слов: | 29780 (45.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.55 |
| . точка | 74.51 |
| - тире | 26.85 |
| ! восклицательный знак | 3.64 |
| ? вопросительный знак | 7.20 |
| ... многоточие | 2.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 2.04 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 7.78 |
| ; точка с запятой | 0.65 |
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».
