Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 621972 |
| Слов в произведении (СВП): | 87807 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.43 |
| СДП диалога, знаков: | 44.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10499 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9718 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 781 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1266.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2938.19 | —> 4434-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19529 (22.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68278 (77.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22193 (32.50%) |
| Прилагательное | 7741 (11.34%) |
| Глагол | 16204 (23.73%) |
| Местоимение-существительное | 8223 (12.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3577 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1171 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.25%) |
| Наречие | 3812 (5.58%) |
| Предикатив | 666 (0.98%) |
| Предлог | 8733 (12.79%) |
| Союз | 5892 (8.63%) |
| Междометие | 1338 (1.96%) |
| Вводное слово | 242 (0.35%) |
| Частица | 4489 (6.57%) |
| Причастие | 976 (1.43%) |
| Деепричастие | 201 (0.29%) |
| Служебных слов: | 32699 (47.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.07 |
| . точка | 95.40 |
| - тире | 51.81 |
| ! восклицательный знак | 12.49 |
| ? вопросительный знак | 16.95 |
| ... многоточие | 12.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.34 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 9.50 |
| () скобки | 1.50 |
| : двоеточие | 4.20 |
| ; 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».
