Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 626955 |
| Слов в произведении (СВП): | 90403 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.8 |
| СДП диалога, знаков: | 49.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10728 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10258 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 470 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1364.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3086.22 | —> 2614-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20975 (23.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69428 (76.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22905 (32.99%) |
| Прилагательное | 9436 (13.59%) |
| Глагол | 15419 (22.21%) |
| Местоимение-существительное | 5067 (7.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2990 (4.31%) |
| Местоимение-предикатив | 33 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 1182 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 284 (0.41%) |
| Наречие | 4409 (6.35%) |
| Предикатив | 739 (1.06%) |
| Предлог | 9650 (13.90%) |
| Союз | 7232 (10.42%) |
| Междометие | 1420 (2.05%) |
| Вводное слово | 224 (0.32%) |
| Частица | 6574 (9.47%) |
| Причастие | 1633 (2.35%) |
| Деепричастие | 294 (0.42%) |
| Служебных слов: | 33484 (48.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.88 |
| . точка | 105.06 |
| - тире | 22.19 |
| ! восклицательный знак | 2.78 |
| ? вопросительный знак | 5.34 |
| ... многоточие | 1.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 5.28 |
| () скобки | 0.38 |
| : двоеточие | 2.15 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
