Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 605910 |
| Слов в произведении (СВП): | 88623 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.92 |
| СДП диалога, знаков: | 54.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.08% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9253 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8813 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 440 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1192.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2667.49 | —> 8511-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20716 (23.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67907 (76.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22083 (32.52%) |
| Прилагательное | 7532 (11.09%) |
| Глагол | 16963 (24.98%) |
| Местоимение-существительное | 6568 (9.67%) |
| Местоименное прилагательное | 3796 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1481 (2.18%) |
| Числительное (порядковое) | 221 (0.33%) |
| Наречие | 4310 (6.35%) |
| Предикатив | 626 (0.92%) |
| Предлог | 8353 (12.30%) |
| Союз | 6469 (9.53%) |
| Междометие | 1343 (1.98%) |
| Вводное слово | 226 (0.33%) |
| Частица | 5143 (7.57%) |
| Причастие | 1215 (1.79%) |
| Деепричастие | 286 (0.42%) |
| Служебных слов: | 32199 (47.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.27 |
| . точка | 81.58 |
| - тире | 30.55 |
| ! восклицательный знак | 0.45 |
| ? вопросительный знак | 10.00 |
| ... многоточие | 0.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 5.19 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 7.54 |
| ; 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».
