Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 613788 |
| Слов в произведении (СВП): | 91137 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.48 |
| СДП диалога, знаков: | 51.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10103 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9695 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 408 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1272.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2900.38 | —> 4976-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19938 (21.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71199 (78.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22321 (31.35%) |
| Прилагательное | 9765 (13.72%) |
| Глагол | 17082 (23.99%) |
| Местоимение-существительное | 6184 (8.69%) |
| Местоименное прилагательное | 3730 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 996 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.29%) |
| Наречие | 3985 (5.60%) |
| Предикатив | 700 (0.98%) |
| Предлог | 8047 (11.30%) |
| Союз | 6905 (9.70%) |
| Междометие | 1443 (2.03%) |
| Вводное слово | 187 (0.26%) |
| Частица | 5027 (7.06%) |
| Причастие | 2156 (3.03%) |
| Деепричастие | 250 (0.35%) |
| Служебных слов: | 31779 (44.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.43 |
| . точка | 76.00 |
| - тире | 26.67 |
| ! восклицательный знак | 11.82 |
| ? вопросительный знак | 10.93 |
| ... многоточие | 5.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 2.30 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 5.75 |
| ; точка с запятой | 0.30 |
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».
