Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 614542 |
| Слов в произведении (СВП): | 83642 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.72 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 110.64 |
| СДП диалога, знаков: | 57.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10110 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9528 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 582 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1251.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2874.30 | —> 5347-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18736 (22.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64906 (77.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22121 (34.08%) |
| Прилагательное | 7178 (11.06%) |
| Глагол | 14323 (22.07%) |
| Местоимение-существительное | 4210 (6.49%) |
| Местоименное прилагательное | 3398 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 943 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 198 (0.31%) |
| Наречие | 3684 (5.68%) |
| Предикатив | 526 (0.81%) |
| Предлог | 8627 (13.29%) |
| Союз | 6844 (10.54%) |
| Междометие | 1372 (2.11%) |
| Вводное слово | 252 (0.39%) |
| Частица | 5315 (8.19%) |
| Причастие | 1575 (2.43%) |
| Деепричастие | 220 (0.34%) |
| Служебных слов: | 30252 (46.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.62 |
| . точка | 67.69 |
| - тире | 25.80 |
| ! восклицательный знак | 8.01 |
| ? вопросительный знак | 6.59 |
| ... многоточие | 2.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.65 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.54 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.85 |
| " кавычка | 13.64 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 1.30 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
