Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 603754 |
| Слов в произведении (СВП): | 88463 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.02 |
| СДП диалога, знаков: | 46.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10439 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9923 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 516 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1207.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2851.84 | —> 5640-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19805 (22.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68658 (77.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22349 (32.55%) |
| Прилагательное | 6816 (9.93%) |
| Глагол | 16669 (24.28%) |
| Местоимение-существительное | 8083 (11.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3788 (5.52%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 805 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.22%) |
| Наречие | 3525 (5.13%) |
| Предикатив | 515 (0.75%) |
| Предлог | 9231 (13.44%) |
| Союз | 6617 (9.64%) |
| Междометие | 1308 (1.91%) |
| Вводное слово | 174 (0.25%) |
| Частица | 5480 (7.98%) |
| Причастие | 1145 (1.67%) |
| Деепричастие | 199 (0.29%) |
| Служебных слов: | 34891 (50.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.89 |
| . точка | 82.36 |
| - тире | 40.36 |
| ! восклицательный знак | 11.90 |
| ? вопросительный знак | 13.11 |
| ... многоточие | 2.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 6.88 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 5.03 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
