Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627123 |
| Слов в произведении (СВП): | 88084 |
| Приблизительно страниц: | 326 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.53 |
| СДП диалога, знаков: | 38.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11371 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10160 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1211 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1289.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3065.48 | —> 2815-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19798 (22.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68286 (77.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21781 (31.90%) |
| Прилагательное | 8451 (12.38%) |
| Глагол | 15020 (22.00%) |
| Местоимение-существительное | 5317 (7.79%) |
| Местоименное прилагательное | 3012 (4.41%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1105 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.31%) |
| Наречие | 4431 (6.49%) |
| Предикатив | 590 (0.86%) |
| Предлог | 8572 (12.55%) |
| Союз | 7541 (11.04%) |
| Междометие | 1216 (1.78%) |
| Вводное слово | 378 (0.55%) |
| Частица | 4964 (7.27%) |
| Причастие | 1287 (1.88%) |
| Деепричастие | 272 (0.40%) |
| Служебных слов: | 31288 (45.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.55 |
| . точка | 100.60 |
| - тире | 35.83 |
| ! восклицательный знак | 7.17 |
| ? вопросительный знак | 13.79 |
| ... многоточие | 6.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 11.48 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 3.36 |
| ; точка с запятой | 2.00 |
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».
