Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 612732 |
| Слов в произведении (СВП): | 78840 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.18 |
| СДП диалога, знаков: | 66.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11363 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10402 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 961 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1380.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3303.15 | —> 1004-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16126 (20.45% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62714 (79.55% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21632 (34.49%) |
| Прилагательное | 7065 (11.27%) |
| Глагол | 13868 (22.11%) |
| Местоимение-существительное | 3904 (6.23%) |
| Местоименное прилагательное | 2586 (4.12%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 611 (0.97%) |
| Числительное (порядковое) | 263 (0.42%) |
| Наречие | 3282 (5.23%) |
| Предикатив | 536 (0.85%) |
| Предлог | 7772 (12.39%) |
| Союз | 6257 (9.98%) |
| Междометие | 1150 (1.83%) |
| Вводное слово | 275 (0.44%) |
| Частица | 5097 (8.13%) |
| Причастие | 1537 (2.45%) |
| Деепричастие | 177 (0.28%) |
| Служебных слов: | 27227 (43.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.34 |
| . точка | 72.70 |
| - тире | 31.51 |
| ! восклицательный знак | 8.94 |
| ? вопросительный знак | 10.60 |
| ... многоточие | 2.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 6.16 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 7.37 |
| ; 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».
