Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 628931 |
| Слов в произведении (СВП): | 92438 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.8 |
| СДП диалога, знаков: | 54.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9714 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9088 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 626 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2695.31 | —> 8106-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22503 (24.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69935 (75.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21969 (31.41%) |
| Прилагательное | 7679 (10.98%) |
| Глагол | 16443 (23.51%) |
| Местоимение-существительное | 7704 (11.02%) |
| Местоименное прилагательное | 4064 (5.81%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 995 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.26%) |
| Наречие | 4613 (6.60%) |
| Предикатив | 722 (1.03%) |
| Предлог | 8483 (12.13%) |
| Союз | 7055 (10.09%) |
| Междометие | 1629 (2.33%) |
| Вводное слово | 289 (0.41%) |
| Частица | 6890 (9.85%) |
| Причастие | 1333 (1.91%) |
| Деепричастие | 193 (0.28%) |
| Служебных слов: | 36333 (51.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.20 |
| . точка | 66.24 |
| - тире | 35.66 |
| ! восклицательный знак | 17.15 |
| ? вопросительный знак | 10.68 |
| ... многоточие | 10.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.40 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.90 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.23 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.90 |
| " кавычка | 8.04 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 5.08 |
| ; 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».
