Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 602411 |
| Слов в произведении (СВП): | 86691 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.91 |
| СДП диалога, знаков: | 61.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8449 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8172 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 277 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1183.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2629.62 | —> 9003-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21541 (24.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65150 (75.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17867 (27.42%) |
| Прилагательное | 7311 (11.22%) |
| Глагол | 17137 (26.30%) |
| Местоимение-существительное | 7970 (12.23%) |
| Местоименное прилагательное | 4305 (6.61%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 602 (0.92%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.17%) |
| Наречие | 4776 (7.33%) |
| Предикатив | 612 (0.94%) |
| Предлог | 7945 (12.19%) |
| Союз | 7339 (11.26%) |
| Междометие | 1451 (2.23%) |
| Вводное слово | 315 (0.48%) |
| Частица | 5923 (9.09%) |
| Причастие | 946 (1.45%) |
| Деепричастие | 205 (0.31%) |
| Служебных слов: | 35457 (54.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.54 |
| . точка | 79.42 |
| - тире | 28.80 |
| ! восклицательный знак | 10.39 |
| ? вопросительный знак | 11.20 |
| ... многоточие | 2.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 2.04 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.78 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
