Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 622964 |
| Слов в произведении (СВП): | 93249 |
| Приблизительно страниц: | 332 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.03 |
| СДП диалога, знаков: | 46.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10262 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9612 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 650 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.16 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2787.23 | —> 6640-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23536 (25.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69713 (74.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21271 (30.51%) |
| Прилагательное | 8293 (11.90%) |
| Глагол | 17072 (24.49%) |
| Местоимение-существительное | 5872 (8.42%) |
| Местоименное прилагательное | 3826 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 885 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 189 (0.27%) |
| Наречие | 4950 (7.10%) |
| Предикатив | 953 (1.37%) |
| Предлог | 9642 (13.83%) |
| Союз | 9330 (13.38%) |
| Междометие | 1209 (1.73%) |
| Вводное слово | 239 (0.34%) |
| Частица | 6713 (9.63%) |
| Причастие | 1387 (1.99%) |
| Деепричастие | 162 (0.23%) |
| Служебных слов: | 37019 (53.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.80 |
| . точка | 89.49 |
| - тире | 6.22 |
| ! восклицательный знак | 3.70 |
| ? вопросительный знак | 15.98 |
| ... многоточие | 4.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 2.40 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.02 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
