Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 624015 |
| Слов в произведении (СВП): | 92826 |
| Приблизительно страниц: | 335 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.49 |
| СДП диалога, знаков: | 34.31 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9594 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9315 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 279 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1217.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2800.81 | —> 6433-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23694 (25.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69132 (74.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20591 (29.79%) |
| Прилагательное | 9088 (13.15%) |
| Глагол | 16601 (24.01%) |
| Местоимение-существительное | 5868 (8.49%) |
| Местоименное прилагательное | 4008 (5.80%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1272 (1.84%) |
| Числительное (порядковое) | 587 (0.85%) |
| Наречие | 4727 (6.84%) |
| Предикатив | 1131 (1.64%) |
| Предлог | 9242 (13.37%) |
| Союз | 7611 (11.01%) |
| Междометие | 1655 (2.39%) |
| Вводное слово | 193 (0.28%) |
| Частица | 6487 (9.38%) |
| Причастие | 1704 (2.46%) |
| Деепричастие | 222 (0.32%) |
| Служебных слов: | 35300 (51.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.17 |
| . точка | 101.66 |
| - тире | 9.72 |
| ! восклицательный знак | 1.80 |
| ? вопросительный знак | 7.55 |
| ... многоточие | 1.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.70 |
| " кавычка | 2.65 |
| () скобки | 0.09 |
| : двоеточие | 2.81 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
