Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 567912 |
| Слов в произведении (СВП): | 79842 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.91 |
| СДП диалога, знаков: | 48.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10821 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10165 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 656 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1358.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3200.69 | —> 1586-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16789 (21.03% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63053 (78.97% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20663 (32.77%) |
| Прилагательное | 7317 (11.60%) |
| Глагол | 15106 (23.96%) |
| Местоимение-существительное | 6666 (10.57%) |
| Местоименное прилагательное | 3466 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 710 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.22%) |
| Наречие | 3327 (5.28%) |
| Предикатив | 511 (0.81%) |
| Предлог | 7250 (11.50%) |
| Союз | 5370 (8.52%) |
| Междометие | 1055 (1.67%) |
| Вводное слово | 237 (0.38%) |
| Частица | 4757 (7.54%) |
| Причастие | 1125 (1.78%) |
| Деепричастие | 140 (0.22%) |
| Служебных слов: | 28956 (45.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.46 |
| . точка | 89.81 |
| - тире | 33.45 |
| ! восклицательный знак | 9.06 |
| ? вопросительный знак | 18.05 |
| ... многоточие | 8.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 5.30 |
| () скобки | 0.45 |
| : двоеточие | 1.83 |
| ; точка с запятой | 0.55 |
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».
