Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 643429 |
| Слов в произведении (СВП): | 90621 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.28 |
| СДП диалога, знаков: | 66.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9459 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9103 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 356 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1128.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2591.21 | —> 9446-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21106 (23.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69515 (76.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21402 (30.79%) |
| Прилагательное | 6330 (9.11%) |
| Глагол | 18156 (26.12%) |
| Местоимение-существительное | 9281 (13.35%) |
| Местоименное прилагательное | 4440 (6.39%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1038 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 199 (0.29%) |
| Наречие | 4248 (6.11%) |
| Предикатив | 525 (0.76%) |
| Предлог | 8600 (12.37%) |
| Союз | 7094 (10.21%) |
| Междометие | 1297 (1.87%) |
| Вводное слово | 167 (0.24%) |
| Частица | 5517 (7.94%) |
| Причастие | 1243 (1.79%) |
| Деепричастие | 246 (0.35%) |
| Служебных слов: | 36660 (52.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.35 |
| . точка | 74.09 |
| - тире | 45.61 |
| ! восклицательный знак | 2.39 |
| ? вопросительный знак | 9.42 |
| ... многоточие | 1.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.32 |
| " кавычка | 7.96 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 3.12 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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».
