Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627398 |
| Слов в произведении (СВП): | 94120 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.71 |
| СДП диалога, знаков: | 48.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.71% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9283 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8938 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 345 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1110.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2542.22 | —> 10039-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22854 (24.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71266 (75.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20041 (28.12%) |
| Прилагательное | 7289 (10.23%) |
| Глагол | 17225 (24.17%) |
| Местоимение-существительное | 9999 (14.03%) |
| Местоименное прилагательное | 4547 (6.38%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1051 (1.47%) |
| Числительное (порядковое) | 226 (0.32%) |
| Наречие | 4253 (5.97%) |
| Предикатив | 792 (1.11%) |
| Предлог | 8668 (12.16%) |
| Союз | 8071 (11.33%) |
| Междометие | 1692 (2.37%) |
| Вводное слово | 252 (0.35%) |
| Частица | 6270 (8.80%) |
| Причастие | 989 (1.39%) |
| Деепричастие | 203 (0.28%) |
| Служебных слов: | 39712 (55.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.61 |
| . точка | 88.67 |
| - тире | 31.14 |
| ! восклицательный знак | 3.76 |
| ? вопросительный знак | 10.36 |
| ... многоточие | 8.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.59 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 6.45 |
| () скобки | 1.37 |
| : двоеточие | 5.16 |
| ; точка с запятой | 0.85 |
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».
