Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 639614 |
| Слов в произведении (СВП): | 92520 |
| Приблизительно страниц: | 337 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.13 |
| СДП диалога, знаков: | 50.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9448 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8572 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 876 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1148.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2611.94 | —> 9213-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22048 (23.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70472 (76.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20797 (29.51%) |
| Прилагательное | 7801 (11.07%) |
| Глагол | 16434 (23.32%) |
| Местоимение-существительное | 7223 (10.25%) |
| Местоименное прилагательное | 5211 (7.39%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1251 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 234 (0.33%) |
| Наречие | 4128 (5.86%) |
| Предикатив | 793 (1.13%) |
| Предлог | 8450 (11.99%) |
| Союз | 6725 (9.54%) |
| Междометие | 1603 (2.27%) |
| Вводное слово | 264 (0.37%) |
| Частица | 5826 (8.27%) |
| Причастие | 1715 (2.43%) |
| Деепричастие | 219 (0.31%) |
| Служебных слов: | 35527 (50.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.57 |
| . точка | 77.42 |
| - тире | 27.59 |
| ! восклицательный знак | 0.96 |
| ? вопросительный знак | 6.53 |
| ... многоточие | 8.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.67 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 10.43 |
| () скобки | 1.47 |
| : двоеточие | 4.73 |
| ; точка с запятой | 2.54 |
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».
