Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 619316 |
| Слов в произведении (СВП): | 87878 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.95 |
| СДП диалога, знаков: | 54.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.98% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10903 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9914 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 989 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3014.15 | —> 3407-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18134 (20.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69744 (79.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24704 (35.42%) |
| Прилагательное | 9042 (12.96%) |
| Глагол | 12517 (17.95%) |
| Местоимение-существительное | 4678 (6.71%) |
| Местоименное прилагательное | 3758 (5.39%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1205 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 243 (0.35%) |
| Наречие | 3233 (4.64%) |
| Предикатив | 519 (0.74%) |
| Предлог | 9283 (13.31%) |
| Союз | 6602 (9.47%) |
| Междометие | 1103 (1.58%) |
| Вводное слово | 215 (0.31%) |
| Частица | 4296 (6.16%) |
| Причастие | 2344 (3.36%) |
| Деепричастие | 207 (0.30%) |
| Служебных слов: | 30151 (43.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.03 |
| . точка | 66.87 |
| - тире | 24.97 |
| ! восклицательный знак | 12.38 |
| ? вопросительный знак | 6.70 |
| ... многоточие | 2.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.22 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.67 |
| " кавычка | 11.96 |
| () скобки | 0.94 |
| : двоеточие | 2.89 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
