Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 593065 |
| Слов в произведении (СВП): | 85746 |
| Приблизительно страниц: | 299 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.3 |
| СДП диалога, знаков: | 58.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7817 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7532 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 285 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1172.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2555.82 | —> 9869-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21228 (24.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64518 (75.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17599 (27.28%) |
| Прилагательное | 6843 (10.61%) |
| Глагол | 16721 (25.92%) |
| Местоимение-существительное | 7721 (11.97%) |
| Местоименное прилагательное | 4667 (7.23%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 561 (0.87%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.19%) |
| Наречие | 4523 (7.01%) |
| Предикатив | 639 (0.99%) |
| Предлог | 7620 (11.81%) |
| Союз | 6987 (10.83%) |
| Междометие | 1440 (2.23%) |
| Вводное слово | 288 (0.45%) |
| Частица | 5727 (8.88%) |
| Причастие | 1083 (1.68%) |
| Деепричастие | 206 (0.32%) |
| Служебных слов: | 34664 (53.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.89 |
| . точка | 85.52 |
| - тире | 33.69 |
| ! восклицательный знак | 8.95 |
| ? вопросительный знак | 11.18 |
| ... многоточие | 2.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 4.36 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.27 |
| ; 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».
