Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 628388 |
| Слов в произведении (СВП): | 90891 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.15 |
| СДП диалога, знаков: | 36.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8482 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8053 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 429 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1131.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2555.63 | —> 9872-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19423 (21.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71468 (78.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22848 (31.97%) |
| Прилагательное | 5954 (8.33%) |
| Глагол | 19760 (27.65%) |
| Местоимение-существительное | 7552 (10.57%) |
| Местоименное прилагательное | 3678 (5.15%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1109 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 249 (0.35%) |
| Наречие | 4275 (5.98%) |
| Предикатив | 559 (0.78%) |
| Предлог | 8718 (12.20%) |
| Союз | 6601 (9.24%) |
| Междометие | 1387 (1.94%) |
| Вводное слово | 187 (0.26%) |
| Частица | 4682 (6.55%) |
| Причастие | 1415 (1.98%) |
| Деепричастие | 226 (0.32%) |
| Служебных слов: | 33035 (46.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.10 |
| . точка | 101.81 |
| - тире | 33.63 |
| ! восклицательный знак | 10.87 |
| ? вопросительный знак | 12.41 |
| ... многоточие | 4.02 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.25 |
| " кавычка | 3.49 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 3.94 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
