Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 649212 |
| Слов в произведении (СВП): | 95510 |
| Приблизительно страниц: | 339 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.75 |
| СДП диалога, знаков: | 41.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10204 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9645 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 559 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1287.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2936.87 | —> 4458-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19653 (20.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75857 (79.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26420 (34.83%) |
| Прилагательное | 8365 (11.03%) |
| Глагол | 17439 (22.99%) |
| Местоимение-существительное | 6321 (8.33%) |
| Местоименное прилагательное | 2997 (3.95%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1205 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 245 (0.32%) |
| Наречие | 4621 (6.09%) |
| Предикатив | 605 (0.80%) |
| Предлог | 10263 (13.53%) |
| Союз | 6266 (8.26%) |
| Междометие | 1514 (2.00%) |
| Вводное слово | 167 (0.22%) |
| Частица | 4651 (6.13%) |
| Причастие | 1684 (2.22%) |
| Деепричастие | 192 (0.25%) |
| Служебных слов: | 32376 (42.68%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.64 |
| . точка | 94.03 |
| - тире | 19.41 |
| ! восклицательный знак | 13.17 |
| ? вопросительный знак | 7.66 |
| ... многоточие | 2.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 1.80 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 2.93 |
| ; точка с запятой | 0.86 |
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».
