Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 596131 |
| Слов в произведении (СВП): | 85020 |
| Приблизительно страниц: | 308 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.39 |
| СДП диалога, знаков: | 52.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9996 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9457 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 539 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1229.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2858.85 | —> 5538-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18334 (21.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66686 (78.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21908 (32.85%) |
| Прилагательное | 6721 (10.08%) |
| Глагол | 16286 (24.42%) |
| Местоимение-существительное | 7147 (10.72%) |
| Местоименное прилагательное | 3306 (4.96%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 954 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 257 (0.39%) |
| Наречие | 3059 (4.59%) |
| Предикатив | 662 (0.99%) |
| Предлог | 8105 (12.15%) |
| Союз | 5924 (8.88%) |
| Междометие | 1318 (1.98%) |
| Вводное слово | 138 (0.21%) |
| Частица | 5169 (7.75%) |
| Причастие | 1294 (1.94%) |
| Деепричастие | 218 (0.33%) |
| Служебных слов: | 31346 (47.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.44 |
| . точка | 89.10 |
| - тире | 29.48 |
| ! восклицательный знак | 11.17 |
| ? вопросительный знак | 11.63 |
| ... многоточие | 1.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 8.07 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.54 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
