Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 621218 |
| Слов в произведении (СВП): | 91625 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.21 |
| СДП диалога, знаков: | 55.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9568 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9191 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 377 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1143.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2666.37 | —> 8531-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20676 (22.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70949 (77.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24359 (34.33%) |
| Прилагательное | 7306 (10.30%) |
| Глагол | 16351 (23.05%) |
| Местоимение-существительное | 7133 (10.05%) |
| Местоименное прилагательное | 4460 (6.29%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1098 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 236 (0.33%) |
| Наречие | 3934 (5.54%) |
| Предикатив | 729 (1.03%) |
| Предлог | 9081 (12.80%) |
| Союз | 7251 (10.22%) |
| Междометие | 1357 (1.91%) |
| Вводное слово | 214 (0.30%) |
| Частица | 5313 (7.49%) |
| Причастие | 1509 (2.13%) |
| Деепричастие | 250 (0.35%) |
| Служебных слов: | 35064 (49.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.33 |
| . точка | 94.09 |
| - тире | 21.81 |
| ! восклицательный знак | 0.47 |
| ? вопросительный знак | 9.22 |
| ... многоточие | 1.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.49 |
| () скобки | 0.29 |
| : двоеточие | 2.47 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
