Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 486183 |
| Слов в произведении (СВП): | 69305 |
| Приблизительно страниц: | 247 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.1 |
| СДП диалога, знаков: | 40.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8971 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8586 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 385 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2906.65 | —> 4875-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14661 (21.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 54644 (78.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17781 (32.54%) |
| Прилагательное | 5548 (10.15%) |
| Глагол | 14835 (27.15%) |
| Местоимение-существительное | 5884 (10.77%) |
| Местоименное прилагательное | 1924 (3.52%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 681 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.23%) |
| Наречие | 3130 (5.73%) |
| Предикатив | 521 (0.95%) |
| Предлог | 6306 (11.54%) |
| Союз | 5289 (9.68%) |
| Междометие | 1089 (1.99%) |
| Вводное слово | 250 (0.46%) |
| Частица | 4050 (7.41%) |
| Причастие | 1062 (1.94%) |
| Деепричастие | 167 (0.31%) |
| Служебных слов: | 24968 (45.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.62 |
| . точка | 94.87 |
| - тире | 34.44 |
| ! восклицательный знак | 5.60 |
| ? вопросительный знак | 10.06 |
| ... многоточие | 4.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 7.65 |
| () скобки | 0.52 |
| : двоеточие | 11.14 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
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».
