Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 528354 |
| Слов в произведении (СВП): | 75283 |
| Приблизительно страниц: | 267 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.43 |
| СДП диалога, знаков: | 47.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9959 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9454 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 505 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1297.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3065.84 | —> 2813-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16369 (21.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 58914 (78.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17832 (30.27%) |
| Прилагательное | 5515 (9.36%) |
| Глагол | 15114 (25.65%) |
| Местоимение-существительное | 6146 (10.43%) |
| Местоименное прилагательное | 3085 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 612 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 189 (0.32%) |
| Наречие | 3447 (5.85%) |
| Предикатив | 543 (0.92%) |
| Предлог | 7374 (12.52%) |
| Союз | 6165 (10.46%) |
| Междометие | 1030 (1.75%) |
| Вводное слово | 220 (0.37%) |
| Частица | 4453 (7.56%) |
| Причастие | 1100 (1.87%) |
| Деепричастие | 194 (0.33%) |
| Служебных слов: | 28683 (48.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.16 |
| . точка | 85.30 |
| - тире | 27.10 |
| ! восклицательный знак | 6.22 |
| ? вопросительный знак | 13.75 |
| ... многоточие | 6.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 4.38 |
| () скобки | 0.66 |
| : двоеточие | 7.68 |
| ; 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».
