Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 625953 |
| Слов в произведении (СВП): | 94264 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.18 |
| СДП диалога, знаков: | 38.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8769 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8118 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 651 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1179.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2621.92 | —> 9096-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21297 (22.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72967 (77.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21075 (28.88%) |
| Прилагательное | 7853 (10.76%) |
| Глагол | 18943 (25.96%) |
| Местоимение-существительное | 7240 (9.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3905 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 596 (0.82%) |
| Числительное (порядковое) | 97 (0.13%) |
| Наречие | 4783 (6.56%) |
| Предикатив | 657 (0.90%) |
| Предлог | 8688 (11.91%) |
| Союз | 7258 (9.95%) |
| Междометие | 1417 (1.94%) |
| Вводное слово | 231 (0.32%) |
| Частица | 5856 (8.03%) |
| Причастие | 1312 (1.80%) |
| Деепричастие | 300 (0.41%) |
| Служебных слов: | 34911 (47.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.38 |
| . точка | 82.73 |
| - тире | 39.81 |
| ! восклицательный знак | 14.37 |
| ? вопросительный знак | 14.30 |
| ... многоточие | 17.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.15 |
| " кавычка | 7.87 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 2.30 |
| ; точка с запятой | 0.39 |
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».
