Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 577638 |
| Слов в произведении (СВП): | 83002 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.69 |
| СДП диалога, знаков: | 39.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11450 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10544 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 906 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1394.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3324.15 | —> 914-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17431 (21.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65571 (79.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22901 (34.93%) |
| Прилагательное | 7878 (12.01%) |
| Глагол | 14467 (22.06%) |
| Местоимение-существительное | 4110 (6.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2759 (4.21%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 808 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.25%) |
| Наречие | 3259 (4.97%) |
| Предикатив | 536 (0.82%) |
| Предлог | 7931 (12.10%) |
| Союз | 6364 (9.71%) |
| Междометие | 1070 (1.63%) |
| Вводное слово | 248 (0.38%) |
| Частица | 5076 (7.74%) |
| Причастие | 1805 (2.75%) |
| Деепричастие | 250 (0.38%) |
| Служебных слов: | 27821 (42.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.55 |
| . точка | 85.79 |
| - тире | 25.57 |
| ! восклицательный знак | 8.95 |
| ? вопросительный знак | 11.45 |
| ... многоточие | 9.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 6.95 |
| () скобки | 0.55 |
| : двоеточие | 2.77 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
