Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 644473 |
| Слов в произведении (СВП): | 96485 |
| Приблизительно страниц: | 340 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.32 |
| СДП диалога, знаков: | 53.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9853 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8977 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 876 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1219.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2753.66 | —> 7183-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20935 (21.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75550 (78.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25387 (33.60%) |
| Прилагательное | 8894 (11.77%) |
| Глагол | 15417 (20.41%) |
| Местоимение-существительное | 6709 (8.88%) |
| Местоименное прилагательное | 4519 (5.98%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1309 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 229 (0.30%) |
| Наречие | 3581 (4.74%) |
| Предикатив | 669 (0.89%) |
| Предлог | 9484 (12.55%) |
| Союз | 9122 (12.07%) |
| Междометие | 1375 (1.82%) |
| Вводное слово | 190 (0.25%) |
| Частица | 4623 (6.12%) |
| Причастие | 1281 (1.70%) |
| Деепричастие | 215 (0.28%) |
| Служебных слов: | 36254 (47.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.65 |
| . точка | 69.60 |
| - тире | 14.11 |
| ! восклицательный знак | 6.05 |
| ? вопросительный знак | 8.90 |
| ... многоточие | 0.69 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 7.46 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 5.45 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
