Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 532865 |
| Слов в произведении (СВП): | 74359 |
| Приблизительно страниц: | 283 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.74 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 108.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 114.54 |
| СДП диалога, знаков: | 84.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9383 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8935 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 448 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1285.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2975.81 | —> 3890-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13275 (17.85% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61084 (82.15% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24098 (39.45%) |
| Прилагательное | 6689 (10.95%) |
| Глагол | 12699 (20.79%) |
| Местоимение-существительное | 2834 (4.64%) |
| Местоименное прилагательное | 3043 (4.98%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1396 (2.29%) |
| Числительное (порядковое) | 260 (0.43%) |
| Наречие | 2495 (4.08%) |
| Предикатив | 373 (0.61%) |
| Предлог | 8952 (14.66%) |
| Союз | 4464 (7.31%) |
| Междометие | 716 (1.17%) |
| Вводное слово | 83 (0.14%) |
| Частица | 3228 (5.28%) |
| Причастие | 1509 (2.47%) |
| Деепричастие | 189 (0.31%) |
| Служебных слов: | 23518 (38.50%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.90 |
| . точка | 61.63 |
| - тире | 11.51 |
| ! восклицательный знак | 0.70 |
| ? вопросительный знак | 2.58 |
| ... многоточие | 0.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 4.09 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 1.13 |
| ; точка с запятой | 0.31 |
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».
