Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 561073 |
| Слов в произведении (СВП): | 82822 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.52 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.8 |
| СДП диалога, знаков: | 45.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9294 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8884 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 410 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1231.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2803.15 | —> 6393-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20287 (24.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62535 (75.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19705 (31.51%) |
| Прилагательное | 8444 (13.50%) |
| Глагол | 14008 (22.40%) |
| Местоимение-существительное | 4710 (7.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3441 (5.50%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1556 (2.49%) |
| Числительное (порядковое) | 457 (0.73%) |
| Наречие | 3678 (5.88%) |
| Предикатив | 918 (1.47%) |
| Предлог | 8565 (13.70%) |
| Союз | 6657 (10.65%) |
| Междометие | 1291 (2.06%) |
| Вводное слово | 157 (0.25%) |
| Частица | 5390 (8.62%) |
| Причастие | 1581 (2.53%) |
| Деепричастие | 194 (0.31%) |
| Служебных слов: | 30428 (48.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.18 |
| . точка | 89.16 |
| - тире | 10.11 |
| ! восклицательный знак | 2.23 |
| ? вопросительный знак | 7.92 |
| ... многоточие | 1.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.53 |
| " кавычка | 2.45 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 4.36 |
| ; точка с запятой | 0.48 |
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».
