Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 624596 |
| Слов в произведении (СВП): | 85659 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.73 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.24 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.79 |
| СДП диалога, знаков: | 65.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10921 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10104 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 817 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1238.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2932.63 | —> 4518-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19997 (23.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65662 (76.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23046 (35.10%) |
| Прилагательное | 8734 (13.30%) |
| Глагол | 12854 (19.58%) |
| Местоимение-существительное | 4740 (7.22%) |
| Местоименное прилагательное | 4019 (6.12%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 703 (1.07%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.32%) |
| Наречие | 3533 (5.38%) |
| Предикатив | 598 (0.91%) |
| Предлог | 9252 (14.09%) |
| Союз | 6639 (10.11%) |
| Междометие | 1421 (2.16%) |
| Вводное слово | 247 (0.38%) |
| Частица | 5464 (8.32%) |
| Причастие | 1433 (2.18%) |
| Деепричастие | 241 (0.37%) |
| Служебных слов: | 32040 (48.80%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.95 |
| . точка | 63.92 |
| - тире | 31.65 |
| ! восклицательный знак | 8.70 |
| ? вопросительный знак | 11.21 |
| ... многоточие | 5.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 10.36 |
| () скобки | 2.71 |
| : двоеточие | 5.90 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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».
