Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 546539 |
| Слов в произведении (СВП): | 82541 |
| Приблизительно страниц: | 284 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.08 |
| СДП диалога, знаков: | 31.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8800 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8319 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 481 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1184.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2653.91 | —> 8700-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18733 (22.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63808 (77.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20740 (32.50%) |
| Прилагательное | 5817 (9.12%) |
| Глагол | 16409 (25.72%) |
| Местоимение-существительное | 6266 (9.82%) |
| Местоименное прилагательное | 3057 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1397 (2.19%) |
| Числительное (порядковое) | 322 (0.50%) |
| Наречие | 3254 (5.10%) |
| Предикатив | 713 (1.12%) |
| Предлог | 7856 (12.31%) |
| Союз | 8669 (13.59%) |
| Междометие | 1351 (2.12%) |
| Вводное слово | 169 (0.26%) |
| Частица | 4194 (6.57%) |
| Причастие | 546 (0.86%) |
| Деепричастие | 214 (0.34%) |
| Служебных слов: | 31796 (49.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.75 |
| . точка | 102.64 |
| - тире | 15.74 |
| ! восклицательный знак | 5.40 |
| ? вопросительный знак | 12.22 |
| ... многоточие | 3.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.03 |
| " кавычка | 6.34 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 6.60 |
| ; 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».
