Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 603203 |
| Слов в произведении (СВП): | 86904 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.72 |
| СДП диалога, знаков: | 71.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 18.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8914 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8571 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 343 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1096.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2497.75 | —> 10492-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20511 (23.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66393 (76.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21278 (32.05%) |
| Прилагательное | 5956 (8.97%) |
| Глагол | 17009 (25.62%) |
| Местоимение-существительное | 8235 (12.40%) |
| Местоименное прилагательное | 4113 (6.19%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1119 (1.69%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.32%) |
| Наречие | 4049 (6.10%) |
| Предикатив | 451 (0.68%) |
| Предлог | 8758 (13.19%) |
| Союз | 6807 (10.25%) |
| Междометие | 1245 (1.88%) |
| Вводное слово | 189 (0.28%) |
| Частица | 5101 (7.68%) |
| Причастие | 1299 (1.96%) |
| Деепричастие | 228 (0.34%) |
| Служебных слов: | 34688 (52.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.41 |
| . точка | 68.06 |
| - тире | 31.79 |
| ! восклицательный знак | 0.82 |
| ? вопросительный знак | 8.05 |
| ... многоточие | 0.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 4.97 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 7.23 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
