Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 600938 |
| Слов в произведении (СВП): | 87250 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.8 |
| СДП диалога, знаков: | 30.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10018 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9276 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 742 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1302.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2938.05 | —> 4436-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19143 (21.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68107 (78.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23920 (35.12%) |
| Прилагательное | 7875 (11.56%) |
| Глагол | 15781 (23.17%) |
| Местоимение-существительное | 6027 (8.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3527 (5.18%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1030 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.31%) |
| Наречие | 4116 (6.04%) |
| Предикатив | 607 (0.89%) |
| Предлог | 8349 (12.26%) |
| Союз | 6170 (9.06%) |
| Междометие | 1297 (1.90%) |
| Вводное слово | 208 (0.31%) |
| Частица | 4188 (6.15%) |
| Причастие | 1563 (2.29%) |
| Деепричастие | 228 (0.33%) |
| Служебных слов: | 30008 (44.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.58 |
| . точка | 92.57 |
| - тире | 12.97 |
| ! восклицательный знак | 13.25 |
| ? вопросительный знак | 12.61 |
| ... многоточие | 17.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.62 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.70 |
| " кавычка | 3.38 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 9.39 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
