Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 648562 |
| Слов в произведении (СВП): | 93913 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.03 |
| СДП диалога, знаков: | 45 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10665 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10199 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 466 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1226.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2860.13 | —> 5523-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23315 (24.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70598 (75.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20500 (29.04%) |
| Прилагательное | 8421 (11.93%) |
| Глагол | 17839 (25.27%) |
| Местоимение-существительное | 8623 (12.21%) |
| Местоименное прилагательное | 3667 (5.19%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 953 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 165 (0.23%) |
| Наречие | 4604 (6.52%) |
| Предикатив | 712 (1.01%) |
| Предлог | 8677 (12.29%) |
| Союз | 8303 (11.76%) |
| Междометие | 1556 (2.20%) |
| Вводное слово | 295 (0.42%) |
| Частица | 6850 (9.70%) |
| Причастие | 1328 (1.88%) |
| Деепричастие | 268 (0.38%) |
| Служебных слов: | 38267 (54.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.28 |
| . точка | 83.94 |
| - тире | 27.20 |
| ! восклицательный знак | 6.75 |
| ? вопросительный знак | 13.99 |
| ... многоточие | 2.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.32 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.99 |
| " кавычка | 3.00 |
| () скобки | 1.91 |
| : двоеточие | 1.34 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
