Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 589630 |
| Слов в произведении (СВП): | 84315 |
| Приблизительно страниц: | 299 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.08 |
| СДП диалога, знаков: | 34.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.54% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10224 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9841 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 383 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1301.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3003.01 | —> 3547-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16725 (19.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67590 (80.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22648 (33.51%) |
| Прилагательное | 7001 (10.36%) |
| Глагол | 17008 (25.16%) |
| Местоимение-существительное | 5352 (7.92%) |
| Местоименное прилагательное | 2283 (3.38%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 963 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.24%) |
| Наречие | 4175 (6.18%) |
| Предикатив | 583 (0.86%) |
| Предлог | 9330 (13.80%) |
| Союз | 6768 (10.01%) |
| Междометие | 1280 (1.89%) |
| Вводное слово | 113 (0.17%) |
| Частица | 4304 (6.37%) |
| Причастие | 1305 (1.93%) |
| Деепричастие | 133 (0.20%) |
| Служебных слов: | 29569 (43.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 91.47 |
| . точка | 90.01 |
| - тире | 34.36 |
| ! восклицательный знак | 14.72 |
| ? вопросительный знак | 16.53 |
| ... многоточие | 3.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.66 |
| " кавычка | 12.93 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 5.74 |
| ; точка с запятой | 1.93 |
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».
