Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 605632 |
| Слов в произведении (СВП): | 85275 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.75 |
| СДП диалога, знаков: | 44.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9228 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8742 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 486 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1215.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2779.46 | —> 6764-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19559 (22.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65716 (77.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21084 (32.08%) |
| Прилагательное | 8453 (12.86%) |
| Глагол | 15862 (24.14%) |
| Местоимение-существительное | 5858 (8.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3778 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 744 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 173 (0.26%) |
| Наречие | 4362 (6.64%) |
| Предикатив | 613 (0.93%) |
| Предлог | 7521 (11.44%) |
| Союз | 6329 (9.63%) |
| Междометие | 1346 (2.05%) |
| Вводное слово | 270 (0.41%) |
| Частица | 5797 (8.82%) |
| Причастие | 1112 (1.69%) |
| Деепричастие | 211 (0.32%) |
| Служебных слов: | 31113 (47.34%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.79 |
| . точка | 93.79 |
| - тире | 56.32 |
| ! восклицательный знак | 5.23 |
| ? вопросительный знак | 15.44 |
| ... многоточие | 16.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.97 |
| " кавычка | 6.94 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 6.82 |
| ; точка с запятой | 0.32 |
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».
