Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 597284 |
| Слов в произведении (СВП): | 84681 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.76 |
| СДП диалога, знаков: | 46.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10218 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9781 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 437 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1332.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3010.45 | —> 3448-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20130 (23.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64551 (76.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20343 (31.51%) |
| Прилагательное | 8706 (13.49%) |
| Глагол | 14561 (22.56%) |
| Местоимение-существительное | 4995 (7.74%) |
| Местоименное прилагательное | 3152 (4.88%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 817 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.33%) |
| Наречие | 4501 (6.97%) |
| Предикатив | 792 (1.23%) |
| Предлог | 8354 (12.94%) |
| Союз | 7319 (11.34%) |
| Междометие | 1251 (1.94%) |
| Вводное слово | 229 (0.35%) |
| Частица | 6420 (9.95%) |
| Причастие | 1595 (2.47%) |
| Деепричастие | 262 (0.41%) |
| Служебных слов: | 32006 (49.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.34 |
| . точка | 109.42 |
| - тире | 26.91 |
| ! восклицательный знак | 4.42 |
| ? вопросительный знак | 8.86 |
| ... многоточие | 1.87 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 4.68 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 0.74 |
| ; 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».
