Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 636800 |
| Слов в произведении (СВП): | 90518 |
| Приблизительно страниц: | 339 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.03 |
| СДП диалога, знаков: | 46.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12107 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11340 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 767 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1403.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3320.31 | —> 932-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20226 (22.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70292 (77.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24386 (34.69%) |
| Прилагательное | 8879 (12.63%) |
| Глагол | 16524 (23.51%) |
| Местоимение-существительное | 5606 (7.98%) |
| Местоименное прилагательное | 3367 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 885 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 166 (0.24%) |
| Наречие | 3801 (5.41%) |
| Предикатив | 764 (1.09%) |
| Предлог | 8525 (12.13%) |
| Союз | 6428 (9.14%) |
| Междометие | 1432 (2.04%) |
| Вводное слово | 233 (0.33%) |
| Частица | 5275 (7.50%) |
| Причастие | 1770 (2.52%) |
| Деепричастие | 179 (0.25%) |
| Служебных слов: | 31061 (44.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.46 |
| . точка | 70.62 |
| - тире | 21.66 |
| ! восклицательный знак | 11.47 |
| ? вопросительный знак | 10.10 |
| ... многоточие | 2.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.46 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
| " кавычка | 9.47 |
| () скобки | 6.33 |
| : двоеточие | 5.91 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
