Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 636877 |
| Слов в произведении (СВП): | 90136 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.67 |
| СДП диалога, знаков: | 44.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9269 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8739 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 530 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1188.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2700.97 | —> 8007-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19478 (21.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70658 (78.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20793 (29.43%) |
| Прилагательное | 6726 (9.52%) |
| Глагол | 18415 (26.06%) |
| Местоимение-существительное | 7401 (10.47%) |
| Местоименное прилагательное | 4168 (5.90%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1017 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 184 (0.26%) |
| Наречие | 3835 (5.43%) |
| Предикатив | 780 (1.10%) |
| Предлог | 8337 (11.80%) |
| Союз | 6958 (9.85%) |
| Междометие | 1390 (1.97%) |
| Вводное слово | 227 (0.32%) |
| Частица | 4714 (6.67%) |
| Причастие | 1469 (2.08%) |
| Деепричастие | 217 (0.31%) |
| Служебных слов: | 33422 (47.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.75 |
| . точка | 92.13 |
| - тире | 37.40 |
| ! восклицательный знак | 6.22 |
| ? вопросительный знак | 12.26 |
| ... многоточие | 2.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 1.60 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 4.06 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
