Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 620643 |
| Слов в произведении (СВП): | 88315 |
| Приблизительно страниц: | 332 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 114.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 124.21 |
| СДП диалога, знаков: | 75.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 12.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9934 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9149 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 785 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1289.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2947.98 | —> 4282-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19376 (21.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68939 (78.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23164 (33.60%) |
| Прилагательное | 11062 (16.05%) |
| Глагол | 12581 (18.25%) |
| Местоимение-существительное | 4694 (6.81%) |
| Местоименное прилагательное | 4417 (6.41%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 955 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 256 (0.37%) |
| Наречие | 3904 (5.66%) |
| Предикатив | 622 (0.90%) |
| Предлог | 7813 (11.33%) |
| Союз | 7150 (10.37%) |
| Междометие | 1143 (1.66%) |
| Вводное слово | 158 (0.23%) |
| Частица | 4761 (6.91%) |
| Причастие | 2509 (3.64%) |
| Деепричастие | 261 (0.38%) |
| Служебных слов: | 30404 (44.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.38 |
| . точка | 49.73 |
| - тире | 33.99 |
| ! восклицательный знак | 3.83 |
| ? вопросительный знак | 4.08 |
| ... многоточие | 6.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 4.36 |
| () скобки | 5.31 |
| : двоеточие | 3.26 |
| ; точка с запятой | 0.95 |
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».
