Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 605847 |
| Слов в произведении (СВП): | 88221 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.22 |
| СДП диалога, знаков: | 46.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9562 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8885 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 677 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1130.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2613.32 | —> 9202-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20739 (23.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67482 (76.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20691 (30.66%) |
| Прилагательное | 6281 (9.31%) |
| Глагол | 16851 (24.97%) |
| Местоимение-существительное | 7004 (10.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3785 (5.61%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1396 (2.07%) |
| Числительное (порядковое) | 303 (0.45%) |
| Наречие | 4388 (6.50%) |
| Предикатив | 736 (1.09%) |
| Предлог | 8288 (12.28%) |
| Союз | 7791 (11.55%) |
| Междометие | 1519 (2.25%) |
| Вводное слово | 228 (0.34%) |
| Частица | 4999 (7.41%) |
| Причастие | 1124 (1.67%) |
| Деепричастие | 246 (0.36%) |
| Служебных слов: | 33870 (50.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.22 |
| . точка | 76.92 |
| - тире | 26.29 |
| ! восклицательный знак | 8.21 |
| ? вопросительный знак | 17.81 |
| ... многоточие | 7.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 11.97 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.88 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
