Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 650023 |
| Слов в произведении (СВП): | 89686 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.88 |
| СДП диалога, знаков: | 42.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 59.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9625 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9096 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 529 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1137.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2645.78 | —> 8807-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20897 (23.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68789 (76.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19453 (28.28%) |
| Прилагательное | 6616 (9.62%) |
| Глагол | 18613 (27.06%) |
| Местоимение-существительное | 10752 (15.63%) |
| Местоименное прилагательное | 3310 (4.81%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 729 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 90 (0.13%) |
| Наречие | 3803 (5.53%) |
| Предикатив | 707 (1.03%) |
| Предлог | 7973 (11.59%) |
| Союз | 6972 (10.14%) |
| Междометие | 1362 (1.98%) |
| Вводное слово | 264 (0.38%) |
| Частица | 5817 (8.46%) |
| Причастие | 1073 (1.56%) |
| Деепричастие | 252 (0.37%) |
| Служебных слов: | 36721 (53.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.71 |
| . точка | 97.08 |
| - тире | 58.45 |
| ! восклицательный знак | 17.92 |
| ? вопросительный знак | 21.16 |
| ... многоточие | 4.75 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 5.17 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 4.05 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
