Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 617655 |
| Слов в произведении (СВП): | 86219 |
| Приблизительно страниц: | 316 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 114.45 |
| СДП диалога, знаков: | 52.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9839 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9236 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 603 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2728.73 | —> 7574-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20388 (23.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65831 (76.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20749 (31.52%) |
| Прилагательное | 7015 (10.66%) |
| Глагол | 15137 (22.99%) |
| Местоимение-существительное | 5231 (7.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3982 (6.05%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 827 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 186 (0.28%) |
| Наречие | 4156 (6.31%) |
| Предикатив | 574 (0.87%) |
| Предлог | 8376 (12.72%) |
| Союз | 7626 (11.58%) |
| Междометие | 1478 (2.25%) |
| Вводное слово | 290 (0.44%) |
| Частица | 5871 (8.92%) |
| Причастие | 1426 (2.17%) |
| Деепричастие | 212 (0.32%) |
| Служебных слов: | 33082 (50.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.17 |
| . точка | 68.36 |
| - тире | 28.32 |
| ! восклицательный знак | 8.01 |
| ? вопросительный знак | 8.27 |
| ... многоточие | 2.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.46 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.71 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.84 |
| " кавычка | 16.24 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 1.51 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
