Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 632998 |
| Слов в произведении (СВП): | 89698 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.58 |
| СДП диалога, знаков: | 47.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9355 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8950 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 405 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1239.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2792.75 | —> 6547-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20813 (23.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68885 (76.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21151 (30.70%) |
| Прилагательное | 8544 (12.40%) |
| Глагол | 17018 (24.70%) |
| Местоимение-существительное | 6839 (9.93%) |
| Местоименное прилагательное | 3326 (4.83%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 873 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.22%) |
| Наречие | 4651 (6.75%) |
| Предикатив | 544 (0.79%) |
| Предлог | 8600 (12.48%) |
| Союз | 7808 (11.33%) |
| Междометие | 1411 (2.05%) |
| Вводное слово | 302 (0.44%) |
| Частица | 5646 (8.20%) |
| Причастие | 1215 (1.76%) |
| Деепричастие | 266 (0.39%) |
| Служебных слов: | 34210 (49.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.32 |
| . точка | 97.24 |
| - тире | 33.16 |
| ! восклицательный знак | 8.23 |
| ? вопросительный знак | 11.32 |
| ... многоточие | 7.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 6.59 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 4.08 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
