Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 569012 |
| Слов в произведении (СВП): | 84343 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.22 |
| СДП диалога, знаков: | 49.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 91.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7263 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7038 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 225 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1000.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2177.89 | —> 11870-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19997 (23.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64346 (76.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19369 (30.10%) |
| Прилагательное | 5207 (8.09%) |
| Глагол | 17253 (26.81%) |
| Местоимение-существительное | 8716 (13.55%) |
| Местоименное прилагательное | 4084 (6.35%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 946 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.25%) |
| Наречие | 4091 (6.36%) |
| Предикатив | 834 (1.30%) |
| Предлог | 7651 (11.89%) |
| Союз | 5965 (9.27%) |
| Междометие | 1455 (2.26%) |
| Вводное слово | 264 (0.41%) |
| Частица | 5885 (9.15%) |
| Причастие | 967 (1.50%) |
| Деепричастие | 180 (0.28%) |
| Служебных слов: | 34214 (53.17%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.65 |
| . точка | 107.60 |
| - тире | 17.63 |
| ! восклицательный знак | 3.57 |
| ? вопросительный знак | 15.83 |
| ... многоточие | 2.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 6.60 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 2.94 |
| ; 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».
