Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 609944 |
| Слов в произведении (СВП): | 90173 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.88 |
| СДП диалога, знаков: | 52.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10117 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9574 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 543 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1241.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2850.12 | —> 5662-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22456 (24.90% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67717 (75.10% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20559 (30.36%) |
| Прилагательное | 8831 (13.04%) |
| Глагол | 14769 (21.81%) |
| Местоимение-существительное | 4839 (7.15%) |
| Местоименное прилагательное | 4527 (6.69%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1062 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 277 (0.41%) |
| Наречие | 4595 (6.79%) |
| Предикатив | 725 (1.07%) |
| Предлог | 8980 (13.26%) |
| Союз | 9332 (13.78%) |
| Междометие | 1357 (2.00%) |
| Вводное слово | 269 (0.40%) |
| Частица | 5947 (8.78%) |
| Причастие | 1679 (2.48%) |
| Деепричастие | 244 (0.36%) |
| Служебных слов: | 35508 (52.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.66 |
| . точка | 60.75 |
| - тире | 15.87 |
| ! восклицательный знак | 10.95 |
| ? вопросительный знак | 9.44 |
| ... многоточие | 8.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.92 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.77 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.88 |
| " кавычка | 7.44 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 8.63 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
