Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 629699 |
| Слов в произведении (СВП): | 90327 |
| Приблизительно страниц: | 329 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.76 |
| СДП диалога, знаков: | 54.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10523 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9721 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 802 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1325.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3051.47 | —> 2965-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17637 (19.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72690 (80.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24854 (34.19%) |
| Прилагательное | 8978 (12.35%) |
| Глагол | 14500 (19.95%) |
| Местоимение-существительное | 5385 (7.41%) |
| Местоименное прилагательное | 3863 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 831 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 583 (0.80%) |
| Наречие | 2849 (3.92%) |
| Предикатив | 561 (0.77%) |
| Предлог | 8266 (11.37%) |
| Союз | 6921 (9.52%) |
| Междометие | 1585 (2.18%) |
| Вводное слово | 207 (0.28%) |
| Частица | 4714 (6.49%) |
| Причастие | 1700 (2.34%) |
| Деепричастие | 181 (0.25%) |
| Служебных слов: | 31126 (42.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.02 |
| . точка | 66.65 |
| - тире | 28.52 |
| ! восклицательный знак | 7.34 |
| ? вопросительный знак | 10.03 |
| ... многоточие | 7.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.41 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 12.76 |
| () скобки | 1.02 |
| : двоеточие | 6.10 |
| ; точка с запятой | 2.47 |
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».
