Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 562692 |
| Слов в произведении (СВП): | 83358 |
| Приблизительно страниц: | 299 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.38 |
| СДП диалога, знаков: | 47.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10325 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9857 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 468 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1259.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2937.31 | —> 4450-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20634 (24.75% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62724 (75.25% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18629 (29.70%) |
| Прилагательное | 7365 (11.74%) |
| Глагол | 14253 (22.72%) |
| Местоимение-существительное | 5215 (8.31%) |
| Местоименное прилагательное | 4353 (6.94%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 990 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 275 (0.44%) |
| Наречие | 4155 (6.62%) |
| Предикатив | 551 (0.88%) |
| Предлог | 7921 (12.63%) |
| Союз | 8589 (13.69%) |
| Междометие | 1254 (2.00%) |
| Вводное слово | 258 (0.41%) |
| Частица | 5693 (9.08%) |
| Причастие | 1608 (2.56%) |
| Деепричастие | 274 (0.44%) |
| Служебных слов: | 33570 (53.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 79.82 |
| . точка | 66.41 |
| - тире | 17.56 |
| ! восклицательный знак | 16.06 |
| ? вопросительный знак | 11.55 |
| ... многоточие | 7.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.98 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.58 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.24 |
| " кавычка | 8.53 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 11.54 |
| ; 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».
