Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 570579 |
| Слов в произведении (СВП): | 82170 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.23 |
| СДП диалога, знаков: | 58.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9425 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8915 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 510 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1262.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2873.19 | —> 5363-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18767 (22.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63403 (77.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20043 (31.61%) |
| Прилагательное | 8075 (12.74%) |
| Глагол | 13845 (21.84%) |
| Местоимение-существительное | 6031 (9.51%) |
| Местоименное прилагательное | 4017 (6.34%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 968 (1.53%) |
| Числительное (порядковое) | 114 (0.18%) |
| Наречие | 4245 (6.70%) |
| Предикатив | 740 (1.17%) |
| Предлог | 8003 (12.62%) |
| Союз | 5439 (8.58%) |
| Междометие | 1421 (2.24%) |
| Вводное слово | 244 (0.38%) |
| Частица | 4268 (6.73%) |
| Причастие | 1326 (2.09%) |
| Деепричастие | 206 (0.32%) |
| Служебных слов: | 29642 (46.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.47 |
| . точка | 71.50 |
| - тире | 30.21 |
| ! восклицательный знак | 6.55 |
| ? вопросительный знак | 8.94 |
| ... многоточие | 7.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.41 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 7.79 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.01 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
