Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 605016 |
| Слов в произведении (СВП): | 91090 |
| Приблизительно страниц: | 316 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.83 |
| СДП диалога, знаков: | 46.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10382 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9658 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 724 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1191.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2763.48 | —> 7018-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24022 (26.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67068 (73.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20802 (31.02%) |
| Прилагательное | 7842 (11.69%) |
| Глагол | 16331 (24.35%) |
| Местоимение-существительное | 6847 (10.21%) |
| Местоименное прилагательное | 4211 (6.28%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1010 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 161 (0.24%) |
| Наречие | 4663 (6.95%) |
| Предикатив | 980 (1.46%) |
| Предлог | 7735 (11.53%) |
| Союз | 8474 (12.63%) |
| Междометие | 1378 (2.05%) |
| Вводное слово | 558 (0.83%) |
| Частица | 7196 (10.73%) |
| Причастие | 1138 (1.70%) |
| Деепричастие | 184 (0.27%) |
| Служебных слов: | 36606 (54.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.98 |
| . точка | 64.54 |
| - тире | 26.74 |
| ! восклицательный знак | 11.81 |
| ? вопросительный знак | 14.26 |
| ... многоточие | 11.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.33 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.48 |
| " кавычка | 16.65 |
| () скобки | 2.31 |
| : двоеточие | 7.76 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
