Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 648151 |
| Слов в произведении (СВП): | 91914 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.54 |
| СДП диалога, знаков: | 47.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10339 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9688 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 651 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2851.35 | —> 5650-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19602 (21.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72312 (78.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23251 (32.15%) |
| Прилагательное | 7782 (10.76%) |
| Глагол | 15954 (22.06%) |
| Местоимение-существительное | 5794 (8.01%) |
| Местоименное прилагательное | 4089 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1033 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 200 (0.28%) |
| Наречие | 4203 (5.81%) |
| Предикатив | 463 (0.64%) |
| Предлог | 9944 (13.75%) |
| Союз | 6955 (9.62%) |
| Междометие | 1146 (1.58%) |
| Вводное слово | 212 (0.29%) |
| Частица | 5708 (7.89%) |
| Причастие | 2217 (3.07%) |
| Деепричастие | 315 (0.44%) |
| Служебных слов: | 34178 (47.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.52 |
| . точка | 79.06 |
| - тире | 40.35 |
| ! восклицательный знак | 6.55 |
| ? вопросительный знак | 11.73 |
| ... многоточие | 7.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.09 |
| " кавычка | 3.55 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 1.61 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
