Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 620027 |
| Слов в произведении (СВП): | 94457 |
| Приблизительно страниц: | 316 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.37 |
| СДП диалога, знаков: | 35.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.24% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8534 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8119 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 415 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1111.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2492.64 | —> 10542-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23494 (24.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70963 (75.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20119 (28.35%) |
| Прилагательное | 6399 (9.02%) |
| Глагол | 19046 (26.84%) |
| Местоимение-существительное | 9106 (12.83%) |
| Местоименное прилагательное | 4265 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 854 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.19%) |
| Наречие | 4627 (6.52%) |
| Предикатив | 760 (1.07%) |
| Предлог | 7732 (10.90%) |
| Союз | 7902 (11.14%) |
| Междометие | 1858 (2.62%) |
| Вводное слово | 295 (0.42%) |
| Частица | 6583 (9.28%) |
| Причастие | 1123 (1.58%) |
| Деепричастие | 268 (0.38%) |
| Служебных слов: | 38024 (53.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.85 |
| . точка | 98.18 |
| - тире | 35.23 |
| ! восклицательный знак | 14.15 |
| ? вопросительный знак | 18.18 |
| ... многоточие | 3.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.75 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 0.89 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.97 |
| ; 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».
