Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 640423 |
| Слов в произведении (СВП): | 98087 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.68 |
| СДП диалога, знаков: | 40.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10335 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9787 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 548 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1144.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2663.51 | —> 8563-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24014 (24.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74073 (75.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22308 (30.12%) |
| Прилагательное | 6974 (9.42%) |
| Глагол | 19822 (26.76%) |
| Местоимение-существительное | 8936 (12.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3949 (5.33%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1107 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 113 (0.15%) |
| Наречие | 4696 (6.34%) |
| Предикатив | 764 (1.03%) |
| Предлог | 8686 (11.73%) |
| Союз | 8859 (11.96%) |
| Междометие | 1339 (1.81%) |
| Вводное слово | 294 (0.40%) |
| Частица | 6952 (9.39%) |
| Причастие | 1183 (1.60%) |
| Деепричастие | 199 (0.27%) |
| Служебных слов: | 39229 (52.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.06 |
| . точка | 77.47 |
| - тире | 36.32 |
| ! восклицательный знак | 12.52 |
| ? вопросительный знак | 20.15 |
| ... многоточие | 7.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 4.08 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 4.85 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
