Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 617315 |
| Слов в произведении (СВП): | 91096 |
| Приблизительно страниц: | 331 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.91 |
| СДП диалога, знаков: | 54.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9745 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9338 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 407 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1212.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2747.33 | —> 7286-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22904 (25.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68192 (74.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21831 (32.01%) |
| Прилагательное | 8455 (12.40%) |
| Глагол | 14646 (21.48%) |
| Местоимение-существительное | 5353 (7.85%) |
| Местоименное прилагательное | 5107 (7.49%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1123 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 280 (0.41%) |
| Наречие | 4613 (6.76%) |
| Предикатив | 708 (1.04%) |
| Предлог | 8295 (12.16%) |
| Союз | 9356 (13.72%) |
| Междометие | 1519 (2.23%) |
| Вводное слово | 338 (0.50%) |
| Частица | 6238 (9.15%) |
| Причастие | 1692 (2.48%) |
| Деепричастие | 291 (0.43%) |
| Служебных слов: | 36505 (53.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.00 |
| . точка | 60.31 |
| - тире | 13.94 |
| ! восклицательный знак | 11.35 |
| ? вопросительный знак | 11.65 |
| ... многоточие | 1.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.42 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.67 |
| " кавычка | 12.34 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 8.88 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
