Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 502981 |
| Слов в произведении (СВП): | 69648 |
| Приблизительно страниц: | 259 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.38 |
| СДП диалога, знаков: | 41.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 40% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10603 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9489 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1114 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1322.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3137.86 | —> 2083-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15952 (22.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 53696 (77.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17511 (32.61%) |
| Прилагательное | 6799 (12.66%) |
| Глагол | 11862 (22.09%) |
| Местоимение-существительное | 3997 (7.44%) |
| Местоименное прилагательное | 2498 (4.65%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1060 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 266 (0.50%) |
| Наречие | 3526 (6.57%) |
| Предикатив | 515 (0.96%) |
| Предлог | 6973 (12.99%) |
| Союз | 5812 (10.82%) |
| Междометие | 973 (1.81%) |
| Вводное слово | 269 (0.50%) |
| Частица | 3949 (7.35%) |
| Причастие | 1050 (1.96%) |
| Деепричастие | 140 (0.26%) |
| Служебных слов: | 24620 (45.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.71 |
| . точка | 102.04 |
| - тире | 35.26 |
| ! восклицательный знак | 5.47 |
| ? вопросительный знак | 14.20 |
| ... многоточие | 7.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 9.72 |
| () скобки | 0.59 |
| : двоеточие | 4.71 |
| ; точка с запятой | 3.09 |
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».
