Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601395 |
| Слов в произведении (СВП): | 89202 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.94 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.58 |
| СДП диалога, знаков: | 38.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8979 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8668 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 311 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1181.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2646.41 | —> 8801-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21097 (23.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68105 (76.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23326 (34.25%) |
| Прилагательное | 7754 (11.39%) |
| Глагол | 15327 (22.50%) |
| Местоимение-существительное | 5301 (7.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3885 (5.70%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 850 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.21%) |
| Наречие | 4166 (6.12%) |
| Предикатив | 598 (0.88%) |
| Предлог | 9297 (13.65%) |
| Союз | 6954 (10.21%) |
| Междометие | 1606 (2.36%) |
| Вводное слово | 230 (0.34%) |
| Частица | 5341 (7.84%) |
| Причастие | 2835 (4.16%) |
| Деепричастие | 287 (0.42%) |
| Служебных слов: | 32911 (48.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.89 |
| . точка | 71.72 |
| - тире | 17.61 |
| ! восклицательный знак | 9.75 |
| ? вопросительный знак | 7.86 |
| ... многоточие | 3.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.41 |
| " кавычка | 6.69 |
| () скобки | 0.74 |
| : двоеточие | 4.15 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
