Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 649583 |
| Слов в произведении (СВП): | 95210 |
| Приблизительно страниц: | 330 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.69 |
| СДП диалога, знаков: | 40.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10736 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10114 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 622 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2869.07 | —> 5409-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21523 (22.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73687 (77.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23259 (31.56%) |
| Прилагательное | 8088 (10.98%) |
| Глагол | 18211 (24.71%) |
| Местоимение-существительное | 8067 (10.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3795 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 994 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.21%) |
| Наречие | 4803 (6.52%) |
| Предикатив | 721 (0.98%) |
| Предлог | 8853 (12.01%) |
| Союз | 7870 (10.68%) |
| Междометие | 1494 (2.03%) |
| Вводное слово | 276 (0.37%) |
| Частица | 5727 (7.77%) |
| Причастие | 1098 (1.49%) |
| Деепричастие | 215 (0.29%) |
| Служебных слов: | 36307 (49.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.59 |
| . точка | 108.06 |
| - тире | 30.05 |
| ! восклицательный знак | 6.29 |
| ? вопросительный знак | 9.77 |
| ... многоточие | 9.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.29 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 19.47 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 0.63 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
