Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 609208 |
| Слов в произведении (СВП): | 91051 |
| Приблизительно страниц: | 308 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.57 |
| СДП диалога, знаков: | 49.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9445 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8882 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 563 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2566.92 | —> 9742-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21920 (24.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69131 (75.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22966 (33.22%) |
| Прилагательное | 6632 (9.59%) |
| Глагол | 17857 (25.83%) |
| Местоимение-существительное | 7810 (11.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3133 (4.53%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1478 (2.14%) |
| Числительное (порядковое) | 306 (0.44%) |
| Наречие | 4058 (5.87%) |
| Предикатив | 580 (0.84%) |
| Предлог | 10083 (14.59%) |
| Союз | 6904 (9.99%) |
| Междометие | 1530 (2.21%) |
| Вводное слово | 198 (0.29%) |
| Частица | 5213 (7.54%) |
| Причастие | 1015 (1.47%) |
| Деепричастие | 304 (0.44%) |
| Служебных слов: | 35184 (50.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.29 |
| . точка | 85.47 |
| - тире | 15.60 |
| ! восклицательный знак | 0.98 |
| ? вопросительный знак | 9.81 |
| ... многоточие | 3.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 5.32 |
| () скобки | 1.13 |
| : двоеточие | 1.79 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
