Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 637016 |
| Слов в произведении (СВП): | 94724 |
| Приблизительно страниц: | 343 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.34 |
| СДП диалога, знаков: | 51.51 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10679 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10261 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 418 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1256.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2906.72 | —> 4872-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22845 (24.12% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71879 (75.88% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23272 (32.38%) |
| Прилагательное | 8592 (11.95%) |
| Глагол | 15449 (21.49%) |
| Местоимение-существительное | 4904 (6.82%) |
| Местоименное прилагательное | 4893 (6.81%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1342 (1.87%) |
| Числительное (порядковое) | 435 (0.61%) |
| Наречие | 4591 (6.39%) |
| Предикатив | 609 (0.85%) |
| Предлог | 9841 (13.69%) |
| Союз | 9324 (12.97%) |
| Междометие | 1323 (1.84%) |
| Вводное слово | 217 (0.30%) |
| Частица | 5780 (8.04%) |
| Причастие | 2193 (3.05%) |
| Деепричастие | 307 (0.43%) |
| Служебных слов: | 36606 (50.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.42 |
| . точка | 54.84 |
| - тире | 11.31 |
| ! восклицательный знак | 14.63 |
| ? вопросительный знак | 7.12 |
| ... многоточие | 5.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.70 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.94 |
| " кавычка | 5.20 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 9.06 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
