Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 657037 |
| Слов в произведении (СВП): | 90417 |
| Приблизительно страниц: | 323 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.6 |
| СДП диалога, знаков: | 49.89 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9804 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9183 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 621 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1218.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2762.19 | —> 7040-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22125 (24.47% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68292 (75.53% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21609 (31.64%) |
| Прилагательное | 8228 (12.05%) |
| Глагол | 16106 (23.58%) |
| Местоимение-существительное | 7304 (10.70%) |
| Местоименное прилагательное | 3788 (5.55%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1179 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 282 (0.41%) |
| Наречие | 4885 (7.15%) |
| Предикатив | 863 (1.26%) |
| Предлог | 8654 (12.67%) |
| Союз | 6869 (10.06%) |
| Междометие | 1462 (2.14%) |
| Вводное слово | 252 (0.37%) |
| Частица | 6036 (8.84%) |
| Причастие | 1171 (1.71%) |
| Деепричастие | 207 (0.30%) |
| Служебных слов: | 34592 (50.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.51 |
| . точка | 97.38 |
| - тире | 54.05 |
| ! восклицательный знак | 7.33 |
| ? вопросительный знак | 13.61 |
| ... многоточие | 5.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.67 |
| " кавычка | 4.71 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 1.44 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
