Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 639043 |
| Слов в произведении (СВП): | 99545 |
| Приблизительно страниц: | 329 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.61 |
| СДП диалога, знаков: | 62.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9568 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9103 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 465 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1118.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2536.59 | —> 10104-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24597 (24.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74948 (75.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22774 (30.39%) |
| Прилагательное | 5924 (7.90%) |
| Глагол | 20747 (27.68%) |
| Местоимение-существительное | 9199 (12.27%) |
| Местоименное прилагательное | 4087 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1559 (2.08%) |
| Числительное (порядковое) | 270 (0.36%) |
| Наречие | 4345 (5.80%) |
| Предикатив | 553 (0.74%) |
| Предлог | 9215 (12.30%) |
| Союз | 10189 (13.59%) |
| Междометие | 1333 (1.78%) |
| Вводное слово | 286 (0.38%) |
| Частица | 5930 (7.91%) |
| Причастие | 1196 (1.60%) |
| Деепричастие | 205 (0.27%) |
| Служебных слов: | 40451 (53.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.97 |
| . точка | 66.37 |
| - тире | 17.10 |
| ! восклицательный знак | 3.85 |
| ? вопросительный знак | 5.20 |
| ... многоточие | 2.24 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 2.40 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 4.21 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
