Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 597421 |
| Слов в произведении (СВП): | 88509 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.86 |
| СДП диалога, знаков: | 61.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8804 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8057 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 747 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1184.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2614.10 | —> 9193-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20442 (23.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68067 (76.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22357 (32.85%) |
| Прилагательное | 6631 (9.74%) |
| Глагол | 15493 (22.76%) |
| Местоимение-существительное | 6058 (8.90%) |
| Местоименное прилагательное | 3554 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1346 (1.98%) |
| Числительное (порядковое) | 177 (0.26%) |
| Наречие | 4032 (5.92%) |
| Предикатив | 764 (1.12%) |
| Предлог | 8936 (13.13%) |
| Союз | 7691 (11.30%) |
| Междометие | 1558 (2.29%) |
| Вводное слово | 334 (0.49%) |
| Частица | 5352 (7.86%) |
| Причастие | 1503 (2.21%) |
| Деепричастие | 275 (0.40%) |
| Служебных слов: | 33770 (49.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.99 |
| . точка | 54.14 |
| - тире | 22.28 |
| ! восклицательный знак | 7.78 |
| ? вопросительный знак | 11.42 |
| ... многоточие | 20.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.20 |
| " кавычка | 4.75 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.14 |
| ; точка с запятой | 0.42 |
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».
