Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 638930 |
| Слов в произведении (СВП): | 89572 |
| Приблизительно страниц: | 336 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.51 |
| СДП диалога, знаков: | 43.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.82% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10011 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9502 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 509 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1324.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2987.71 | —> 3742-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18645 (20.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70927 (79.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22709 (32.02%) |
| Прилагательное | 7976 (11.25%) |
| Глагол | 16752 (23.62%) |
| Местоимение-существительное | 6237 (8.79%) |
| Местоименное прилагательное | 3897 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1190 (1.68%) |
| Числительное (порядковое) | 251 (0.35%) |
| Наречие | 4255 (6.00%) |
| Предикатив | 743 (1.05%) |
| Предлог | 8893 (12.54%) |
| Союз | 5498 (7.75%) |
| Междометие | 1208 (1.70%) |
| Вводное слово | 215 (0.30%) |
| Частица | 5125 (7.23%) |
| Причастие | 1316 (1.86%) |
| Деепричастие | 185 (0.26%) |
| Служебных слов: | 31270 (44.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 83.33 |
| . точка | 96.17 |
| - тире | 26.09 |
| ! восклицательный знак | 7.48 |
| ? вопросительный знак | 18.21 |
| ... многоточие | 2.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 13.22 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 3.10 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
