Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 691104 |
| Слов в произведении (СВП): | 92613 |
| Приблизительно страниц: | 364 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.93 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.57 |
| СДП диалога, знаков: | 46.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12300 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11375 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 925 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1471.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3476.33 | —> 373-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16746 (18.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75867 (81.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24875 (32.79%) |
| Прилагательное | 10400 (13.71%) |
| Глагол | 18164 (23.94%) |
| Местоимение-существительное | 4310 (5.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3095 (4.08%) |
| Местоимение-предикатив | 27 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 831 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 223 (0.29%) |
| Наречие | 3869 (5.10%) |
| Предикатив | 469 (0.62%) |
| Предлог | 8640 (11.39%) |
| Союз | 5761 (7.59%) |
| Междометие | 1115 (1.47%) |
| Вводное слово | 231 (0.30%) |
| Частица | 4219 (5.56%) |
| Причастие | 1927 (2.54%) |
| Деепричастие | 275 (0.36%) |
| Служебных слов: | 27673 (36.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.13 |
| . точка | 86.53 |
| - тире | 35.89 |
| ! восклицательный знак | 3.47 |
| ? вопросительный знак | 6.61 |
| ... многоточие | 4.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 2.84 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 8.31 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
