Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 617161 |
| Слов в произведении (СВП): | 85593 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.99 |
| СДП диалога, знаков: | 51.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9538 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8925 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 613 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1193.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2769.68 | —> 6918-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18488 (21.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67105 (78.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23189 (34.56%) |
| Прилагательное | 8855 (13.20%) |
| Глагол | 13213 (19.69%) |
| Местоимение-существительное | 4988 (7.43%) |
| Местоименное прилагательное | 4098 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1480 (2.21%) |
| Числительное (порядковое) | 302 (0.45%) |
| Наречие | 3384 (5.04%) |
| Предикатив | 521 (0.78%) |
| Предлог | 8425 (12.55%) |
| Союз | 6106 (9.10%) |
| Междометие | 1040 (1.55%) |
| Вводное слово | 200 (0.30%) |
| Частица | 4557 (6.79%) |
| Причастие | 1986 (2.96%) |
| Деепричастие | 164 (0.24%) |
| Служебных слов: | 29584 (44.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.17 |
| . точка | 78.98 |
| - тире | 26.26 |
| ! восклицательный знак | 9.58 |
| ? вопросительный знак | 7.84 |
| ... многоточие | 6.29 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 23.78 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.23 |
| ; 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».
