Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 604387 |
| Слов в произведении (СВП): | 96776 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.58 |
| СДП диалога, знаков: | 37.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9476 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8988 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 488 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1076.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2489.30 | —> 10576-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25309 (26.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71467 (73.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23391 (32.73%) |
| Прилагательное | 5974 (8.36%) |
| Глагол | 19099 (26.72%) |
| Местоимение-существительное | 8347 (11.68%) |
| Местоименное прилагательное | 4172 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1704 (2.38%) |
| Числительное (порядковое) | 363 (0.51%) |
| Наречие | 3742 (5.24%) |
| Предикатив | 585 (0.82%) |
| Предлог | 9442 (13.21%) |
| Союз | 8523 (11.93%) |
| Междометие | 1787 (2.50%) |
| Вводное слово | 232 (0.32%) |
| Частица | 6935 (9.70%) |
| Причастие | 1131 (1.58%) |
| Деепричастие | 196 (0.27%) |
| Служебных слов: | 39651 (55.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.72 |
| . точка | 82.20 |
| - тире | 8.96 |
| ! восклицательный знак | 5.69 |
| ? вопросительный знак | 8.94 |
| ... многоточие | 1.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 6.34 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 2.86 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
