Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 634235 |
| Слов в произведении (СВП): | 88113 |
| Приблизительно страниц: | 332 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.12 |
| СДП диалога, знаков: | 56.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12299 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11461 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 838 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1369.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3257.07 | —> 1240-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17865 (20.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70248 (79.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25880 (36.84%) |
| Прилагательное | 8497 (12.10%) |
| Глагол | 15194 (21.63%) |
| Местоимение-существительное | 5371 (7.65%) |
| Местоименное прилагательное | 3195 (4.55%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1396 (1.99%) |
| Числительное (порядковое) | 463 (0.66%) |
| Наречие | 3237 (4.61%) |
| Предикатив | 511 (0.73%) |
| Предлог | 9823 (13.98%) |
| Союз | 5771 (8.22%) |
| Междометие | 1189 (1.69%) |
| Вводное слово | 182 (0.26%) |
| Частица | 3777 (5.38%) |
| Причастие | 1718 (2.45%) |
| Деепричастие | 247 (0.35%) |
| Служебных слов: | 29563 (42.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.23 |
| . точка | 80.22 |
| - тире | 26.93 |
| ! восклицательный знак | 13.61 |
| ? вопросительный знак | 7.03 |
| ... многоточие | 0.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.34 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 20.03 |
| () скобки | 0.66 |
| : двоеточие | 2.74 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
