Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 611933 |
| Слов в произведении (СВП): | 83397 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.93 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.14 |
| СДП диалога, знаков: | 61.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10236 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9529 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 707 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1369.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3172.61 | —> 1794-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14580 (17.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68817 (82.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27042 (39.30%) |
| Прилагательное | 11188 (16.26%) |
| Глагол | 11603 (16.86%) |
| Местоимение-существительное | 3520 (5.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3014 (4.38%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1141 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 254 (0.37%) |
| Наречие | 3081 (4.48%) |
| Предикатив | 425 (0.62%) |
| Предлог | 8131 (11.82%) |
| Союз | 4904 (7.13%) |
| Междометие | 903 (1.31%) |
| Вводное слово | 124 (0.18%) |
| Частица | 3229 (4.69%) |
| Причастие | 2507 (3.64%) |
| Деепричастие | 172 (0.25%) |
| Служебных слов: | 23999 (34.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.34 |
| . точка | 68.76 |
| - тире | 22.55 |
| ! восклицательный знак | 6.20 |
| ? вопросительный знак | 5.02 |
| ... многоточие | 5.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.52 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.35 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 8.35 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 1.50 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
