Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 612037 |
| Слов в произведении (СВП): | 90772 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.6 |
| СДП диалога, знаков: | 44.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.5% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12195 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11415 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 780 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1271.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3048.59 | —> 2999-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22878 (25.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67894 (74.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20780 (30.61%) |
| Прилагательное | 8338 (12.28%) |
| Глагол | 15558 (22.92%) |
| Местоимение-существительное | 7192 (10.59%) |
| Местоименное прилагательное | 3545 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1168 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 243 (0.36%) |
| Наречие | 4156 (6.12%) |
| Предикатив | 820 (1.21%) |
| Предлог | 8196 (12.07%) |
| Союз | 8496 (12.51%) |
| Междометие | 1331 (1.96%) |
| Вводное слово | 468 (0.69%) |
| Частица | 7071 (10.41%) |
| Причастие | 1354 (1.99%) |
| Деепричастие | 260 (0.38%) |
| Служебных слов: | 36567 (53.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.54 |
| . точка | 81.83 |
| - тире | 27.31 |
| ! восклицательный знак | 5.98 |
| ? вопросительный знак | 17.53 |
| ... многоточие | 6.89 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.26 |
| " кавычка | 7.61 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 5.76 |
| ; 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».
