Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 520584 |
| Слов в произведении (СВП): | 76485 |
| Приблизительно страниц: | 274 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.11 |
| СДП диалога, знаков: | 47.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10265 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9767 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 498 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1336.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3154.55 | —> 1936-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17224 (22.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59261 (77.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17628 (29.75%) |
| Прилагательное | 6727 (11.35%) |
| Глагол | 15516 (26.18%) |
| Местоимение-существительное | 5485 (9.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3375 (5.70%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 600 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.18%) |
| Наречие | 3265 (5.51%) |
| Предикатив | 458 (0.77%) |
| Предлог | 7744 (13.07%) |
| Союз | 6012 (10.14%) |
| Междометие | 1080 (1.82%) |
| Вводное слово | 275 (0.46%) |
| Частица | 4999 (8.44%) |
| Причастие | 1248 (2.11%) |
| Деепричастие | 169 (0.29%) |
| Служебных слов: | 29152 (49.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.28 |
| . точка | 90.62 |
| - тире | 15.10 |
| ! восклицательный знак | 8.50 |
| ? вопросительный знак | 7.70 |
| ... многоточие | 3.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 2.25 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 3.77 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
