Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 579353 |
| Слов в произведении (СВП): | 94491 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.82 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 48.46 |
| СДП диалога, знаков: | 37.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7768 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7151 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 617 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 952.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2113.70 | —> 11921-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 27453 (29.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67038 (70.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17749 (26.48%) |
| Прилагательное | 5737 (8.56%) |
| Глагол | 18570 (27.70%) |
| Местоимение-существительное | 9838 (14.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3511 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1459 (2.18%) |
| Числительное (порядковое) | 234 (0.35%) |
| Наречие | 4898 (7.31%) |
| Предикатив | 1013 (1.51%) |
| Предлог | 9092 (13.56%) |
| Союз | 9878 (14.73%) |
| Междометие | 1798 (2.68%) |
| Вводное слово | 325 (0.48%) |
| Частица | 7581 (11.31%) |
| Причастие | 451 (0.67%) |
| Деепричастие | 246 (0.37%) |
| Служебных слов: | 42288 (63.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.34 |
| . точка | 123.41 |
| - тире | 11.76 |
| ! восклицательный знак | 0.36 |
| ? вопросительный знак | 12.02 |
| ... многоточие | 0.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 0.67 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.29 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
