Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 637425 |
| Слов в произведении (СВП): | 96390 |
| Приблизительно страниц: | 323 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.37 |
| СДП диалога, знаков: | 55.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8104 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7897 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 207 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1152.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2515.92 | —> 10308-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21424 (22.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74966 (77.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22146 (29.54%) |
| Прилагательное | 7191 (9.59%) |
| Глагол | 19473 (25.98%) |
| Местоимение-существительное | 9586 (12.79%) |
| Местоименное прилагательное | 4277 (5.71%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 943 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 257 (0.34%) |
| Наречие | 3831 (5.11%) |
| Предикатив | 479 (0.64%) |
| Предлог | 9208 (12.28%) |
| Союз | 7461 (9.95%) |
| Междометие | 1811 (2.42%) |
| Вводное слово | 105 (0.14%) |
| Частица | 5279 (7.04%) |
| Причастие | 1325 (1.77%) |
| Деепричастие | 325 (0.43%) |
| Служебных слов: | 38056 (50.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.61 |
| . точка | 77.30 |
| - тире | 16.29 |
| ! восклицательный знак | 3.13 |
| ? вопросительный знак | 6.42 |
| ... многоточие | 3.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 1.54 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 0.70 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
