Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 626889 |
| Слов в произведении (СВП): | 93011 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 99.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 119.99 |
| СДП диалога, знаков: | 60.34 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10079 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8918 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1161 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2739.90 | —> 7408-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21910 (23.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71101 (76.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20146 (28.33%) |
| Прилагательное | 8161 (11.48%) |
| Глагол | 16365 (23.02%) |
| Местоимение-существительное | 5707 (8.03%) |
| Местоименное прилагательное | 4331 (6.09%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 947 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.23%) |
| Наречие | 4704 (6.62%) |
| Предикатив | 625 (0.88%) |
| Предлог | 9053 (12.73%) |
| Союз | 8136 (11.44%) |
| Междометие | 1181 (1.66%) |
| Вводное слово | 231 (0.32%) |
| Частица | 6104 (8.58%) |
| Причастие | 1317 (1.85%) |
| Деепричастие | 268 (0.38%) |
| Служебных слов: | 35015 (49.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.91 |
| . точка | 51.08 |
| - тире | 18.92 |
| ! восклицательный знак | 5.34 |
| ? вопросительный знак | 7.83 |
| ... многоточие | 2.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 5.71 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 5.76 |
| ; 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».
