Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601723 |
| Слов в произведении (СВП): | 87827 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.07 |
| СДП диалога, знаков: | 42.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9119 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8659 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 460 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1123.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2544.76 | —> 10011-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23839 (27.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63988 (72.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19055 (29.78%) |
| Прилагательное | 6172 (9.65%) |
| Глагол | 16520 (25.82%) |
| Местоимение-существительное | 7334 (11.46%) |
| Местоименное прилагательное | 4602 (7.19%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 913 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.29%) |
| Наречие | 4773 (7.46%) |
| Предикатив | 823 (1.29%) |
| Предлог | 7642 (11.94%) |
| Союз | 7557 (11.81%) |
| Междометие | 1811 (2.83%) |
| Вводное слово | 402 (0.63%) |
| Частица | 6884 (10.76%) |
| Причастие | 916 (1.43%) |
| Деепричастие | 231 (0.36%) |
| Служебных слов: | 36475 (57.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.01 |
| . точка | 103.90 |
| - тире | 31.58 |
| ! восклицательный знак | 9.47 |
| ? вопросительный знак | 16.89 |
| ... многоточие | 6.40 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.18 |
| " кавычка | 8.96 |
| () скобки | 0.63 |
| : двоеточие | 4.17 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
