Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 609774 |
| Слов в произведении (СВП): | 82861 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.71 |
| СДП диалога, знаков: | 47.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10363 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9489 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 874 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1252.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2959.16 | —> 4129-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18552 (22.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64309 (77.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20013 (31.12%) |
| Прилагательное | 7231 (11.24%) |
| Глагол | 15548 (24.18%) |
| Местоимение-существительное | 6130 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3590 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1190 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.27%) |
| Наречие | 3650 (5.68%) |
| Предикатив | 607 (0.94%) |
| Предлог | 7590 (11.80%) |
| Союз | 6343 (9.86%) |
| Междометие | 1372 (2.13%) |
| Вводное слово | 202 (0.31%) |
| Частица | 4258 (6.62%) |
| Причастие | 1317 (2.05%) |
| Деепричастие | 178 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29672 (46.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.61 |
| . точка | 88.32 |
| - тире | 39.17 |
| ! восклицательный знак | 5.36 |
| ? вопросительный знак | 12.26 |
| ... многоточие | 6.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 20.95 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.90 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
