Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627338 |
| Слов в произведении (СВП): | 96171 |
| Приблизительно страниц: | 336 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.01 |
| СДП диалога, знаков: | 52 |
| Доля диалогов в тексте: | 17.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10488 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9909 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 579 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1200.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2786.40 | —> 6648-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25757 (26.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70414 (73.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20578 (29.22%) |
| Прилагательное | 8328 (11.83%) |
| Глагол | 16072 (22.82%) |
| Местоимение-существительное | 6449 (9.16%) |
| Местоименное прилагательное | 5068 (7.20%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1348 (1.91%) |
| Числительное (порядковое) | 402 (0.57%) |
| Наречие | 4975 (7.07%) |
| Предикатив | 696 (0.99%) |
| Предлог | 9292 (13.20%) |
| Союз | 10560 (15.00%) |
| Междометие | 1631 (2.32%) |
| Вводное слово | 284 (0.40%) |
| Частица | 6969 (9.90%) |
| Причастие | 1561 (2.22%) |
| Деепричастие | 261 (0.37%) |
| Служебных слов: | 40531 (57.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 90.30 |
| . точка | 51.93 |
| - тире | 10.76 |
| ! восклицательный знак | 12.54 |
| ? вопросительный знак | 9.18 |
| ... многоточие | 7.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.51 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.56 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 13.25 |
| () скобки | 0.56 |
| : двоеточие | 10.15 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
