Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 640365 |
| Слов в произведении (СВП): | 93155 |
| Приблизительно страниц: | 333 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 108.53 |
| СДП диалога, знаков: | 60.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10256 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9500 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 756 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1196.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2785.20 | —> 6669-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23124 (24.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70031 (75.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21402 (30.56%) |
| Прилагательное | 8236 (11.76%) |
| Глагол | 14317 (20.44%) |
| Местоимение-существительное | 6009 (8.58%) |
| Местоименное прилагательное | 5456 (7.79%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 994 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 224 (0.32%) |
| Наречие | 4949 (7.07%) |
| Предикатив | 650 (0.93%) |
| Предлог | 8609 (12.29%) |
| Союз | 8626 (12.32%) |
| Междометие | 1309 (1.87%) |
| Вводное слово | 253 (0.36%) |
| Частица | 6022 (8.60%) |
| Причастие | 1985 (2.83%) |
| Деепричастие | 340 (0.49%) |
| Служебных слов: | 36635 (52.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.11 |
| . точка | 60.66 |
| - тире | 18.66 |
| ! восклицательный знак | 3.80 |
| ? вопросительный знак | 5.66 |
| ... многоточие | 10.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 3.52 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 3.35 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
