Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627803 |
| Слов в произведении (СВП): | 92399 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.58 |
| СДП диалога, знаков: | 42.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10286 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9895 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 391 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2809.04 | —> 6292-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22364 (24.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70035 (75.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20990 (29.97%) |
| Прилагательное | 6719 (9.59%) |
| Глагол | 17943 (25.62%) |
| Местоимение-существительное | 8057 (11.50%) |
| Местоименное прилагательное | 4844 (6.92%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 992 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.17%) |
| Наречие | 3951 (5.64%) |
| Предикатив | 753 (1.08%) |
| Предлог | 9157 (13.07%) |
| Союз | 6962 (9.94%) |
| Междометие | 1774 (2.53%) |
| Вводное слово | 149 (0.21%) |
| Частица | 6549 (9.35%) |
| Причастие | 1409 (2.01%) |
| Деепричастие | 210 (0.30%) |
| Служебных слов: | 37713 (53.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.65 |
| . точка | 90.69 |
| - тире | 15.29 |
| ! восклицательный знак | 1.15 |
| ? вопросительный знак | 8.40 |
| ... многоточие | 0.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 4.13 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.45 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
