Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 628755 |
| Слов в произведении (СВП): | 89962 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.08 |
| СДП диалога, знаков: | 54.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9526 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8995 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 531 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2765.78 | —> 6974-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20663 (22.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69299 (77.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22803 (32.91%) |
| Прилагательное | 8073 (11.65%) |
| Глагол | 14634 (21.12%) |
| Местоимение-существительное | 8013 (11.56%) |
| Местоименное прилагательное | 4366 (6.30%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1256 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 344 (0.50%) |
| Наречие | 3553 (5.13%) |
| Предикатив | 671 (0.97%) |
| Предлог | 9221 (13.31%) |
| Союз | 6904 (9.96%) |
| Междометие | 1604 (2.31%) |
| Вводное слово | 208 (0.30%) |
| Частица | 5221 (7.53%) |
| Причастие | 1058 (1.53%) |
| Деепричастие | 166 (0.24%) |
| Служебных слов: | 35709 (51.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.28 |
| . точка | 79.88 |
| - тире | 31.42 |
| ! восклицательный знак | 3.22 |
| ? вопросительный знак | 6.87 |
| ... многоточие | 5.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 12.69 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 4.99 |
| ; точка с запятой | 1.23 |
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».
