Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 632301 |
| Слов в произведении (СВП): | 84509 |
| Приблизительно страниц: | 294 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.06 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.58 |
| СДП диалога, знаков: | 47.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9471 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9090 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 381 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1234.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2802.29 | —> 6410-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20535 (24.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63974 (75.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18375 (28.72%) |
| Прилагательное | 7368 (11.52%) |
| Глагол | 17133 (26.78%) |
| Местоимение-существительное | 7717 (12.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3326 (5.20%) |
| Местоимение-предикатив | 34 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 643 (1.01%) |
| Числительное (порядковое) | 123 (0.19%) |
| Наречие | 4714 (7.37%) |
| Предикатив | 660 (1.03%) |
| Предлог | 7886 (12.33%) |
| Союз | 7059 (11.03%) |
| Междометие | 1013 (1.58%) |
| Вводное слово | 369 (0.58%) |
| Частица | 5849 (9.14%) |
| Причастие | 806 (1.26%) |
| Деепричастие | 192 (0.30%) |
| Служебных слов: | 33445 (52.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.48 |
| . точка | 121.22 |
| - тире | 60.95 |
| ! восклицательный знак | 4.20 |
| ? вопросительный знак | 16.37 |
| ... многоточие | 1.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 1.68 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.35 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
