Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 538724 |
| Слов в произведении (СВП): | 77582 |
| Приблизительно страниц: | 280 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.39 |
| СДП диалога, знаков: | 26.49 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12818 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11718 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1100 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1427.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3564.55 | —> 217-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14862 (19.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62720 (80.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23654 (37.71%) |
| Прилагательное | 6672 (10.64%) |
| Глагол | 14620 (23.31%) |
| Местоимение-существительное | 4637 (7.39%) |
| Местоименное прилагательное | 1820 (2.90%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 646 (1.03%) |
| Числительное (порядковое) | 205 (0.33%) |
| Наречие | 3002 (4.79%) |
| Предикатив | 678 (1.08%) |
| Предлог | 8284 (13.21%) |
| Союз | 4939 (7.87%) |
| Междометие | 914 (1.46%) |
| Вводное слово | 262 (0.42%) |
| Частица | 4282 (6.83%) |
| Причастие | 1139 (1.82%) |
| Деепричастие | 173 (0.28%) |
| Служебных слов: | 25320 (40.37%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 157.34 |
| . точка | 78.30 |
| - тире | 27.25 |
| ! восклицательный знак | 17.36 |
| ? вопросительный знак | 18.63 |
| ... многоточие | 10.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.18 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.03 |
| " кавычка | 15.60 |
| () скобки | 0.84 |
| : двоеточие | 9.83 |
| ; точка с запятой | 3.11 |
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».
