Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 599587 |
| Слов в произведении (СВП): | 88440 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.88 |
| СДП диалога, знаков: | 54.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8350 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7506 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 844 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1129.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2544.10 | —> 10019-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19010 (21.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69430 (78.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23286 (33.54%) |
| Прилагательное | 6954 (10.02%) |
| Глагол | 13662 (19.68%) |
| Местоимение-существительное | 5207 (7.50%) |
| Местоименное прилагательное | 4313 (6.21%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 748 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.20%) |
| Наречие | 3048 (4.39%) |
| Предикатив | 697 (1.00%) |
| Предлог | 8630 (12.43%) |
| Союз | 7426 (10.70%) |
| Междометие | 1738 (2.50%) |
| Вводное слово | 126 (0.18%) |
| Частица | 5303 (7.64%) |
| Причастие | 1606 (2.31%) |
| Деепричастие | 195 (0.28%) |
| Служебных слов: | 32960 (47.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.15 |
| . точка | 78.58 |
| - тире | 25.01 |
| ! восклицательный знак | 1.26 |
| ? вопросительный знак | 8.34 |
| ... многоточие | 0.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 1.31 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.60 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
