Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627024 |
| Слов в произведении (СВП): | 94325 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 57.06 |
| СДП диалога, знаков: | 38.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9904 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9220 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 684 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1130.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2664.35 | —> 8552-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20023 (21.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74302 (78.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22418 (30.17%) |
| Прилагательное | 6391 (8.60%) |
| Глагол | 20282 (27.30%) |
| Местоимение-существительное | 9187 (12.36%) |
| Местоименное прилагательное | 4134 (5.56%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 924 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.23%) |
| Наречие | 3659 (4.92%) |
| Предикатив | 604 (0.81%) |
| Предлог | 8481 (11.41%) |
| Союз | 7461 (10.04%) |
| Междометие | 1320 (1.78%) |
| Вводное слово | 177 (0.24%) |
| Частица | 4779 (6.43%) |
| Причастие | 1102 (1.48%) |
| Деепричастие | 165 (0.22%) |
| Служебных слов: | 35714 (48.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.88 |
| . точка | 111.24 |
| - тире | 27.64 |
| ! восклицательный знак | 5.96 |
| ? вопросительный знак | 15.59 |
| ... многоточие | 6.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.24 |
| " кавычка | 6.98 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 4.38 |
| ; 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».
