Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 572218 |
| Слов в произведении (СВП): | 86658 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.54 |
| СДП диалога, знаков: | 40.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9411 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8902 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 509 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1167.89 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2705.58 | —> 7943-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20690 (23.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65968 (76.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20612 (31.25%) |
| Прилагательное | 7373 (11.18%) |
| Глагол | 16182 (24.53%) |
| Местоимение-существительное | 6462 (9.80%) |
| Местоименное прилагательное | 4028 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 830 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 106 (0.16%) |
| Наречие | 4215 (6.39%) |
| Предикатив | 711 (1.08%) |
| Предлог | 7546 (11.44%) |
| Союз | 7329 (11.11%) |
| Междометие | 1218 (1.85%) |
| Вводное слово | 222 (0.34%) |
| Частица | 6525 (9.89%) |
| Причастие | 1355 (2.05%) |
| Деепричастие | 239 (0.36%) |
| Служебных слов: | 33580 (50.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.47 |
| . точка | 54.76 |
| - тире | 33.89 |
| ! восклицательный знак | 29.16 |
| ? вопросительный знак | 15.02 |
| ... многоточие | 7.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.84 |
| " кавычка | 5.33 |
| () скобки | 0.46 |
| : двоеточие | 3.51 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
