Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 641148 |
| Слов в произведении (СВП): | 90380 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.89 |
| СДП диалога, знаков: | 51.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8352 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7804 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 548 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1119.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2458.01 | —> 10840-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22776 (25.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67604 (74.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21482 (31.78%) |
| Прилагательное | 7534 (11.14%) |
| Глагол | 16025 (23.70%) |
| Местоимение-существительное | 7327 (10.84%) |
| Местоименное прилагательное | 3821 (5.65%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1044 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 201 (0.30%) |
| Наречие | 4827 (7.14%) |
| Предикатив | 690 (1.02%) |
| Предлог | 8508 (12.59%) |
| Союз | 7676 (11.35%) |
| Междометие | 1628 (2.41%) |
| Вводное слово | 292 (0.43%) |
| Частица | 6105 (9.03%) |
| Причастие | 933 (1.38%) |
| Деепричастие | 355 (0.53%) |
| Служебных слов: | 35720 (52.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.20 |
| . точка | 83.91 |
| - тире | 43.32 |
| ! восклицательный знак | 5.17 |
| ? вопросительный знак | 12.81 |
| ... многоточие | 3.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.85 |
| " кавычка | 16.31 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.84 |
| ; 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».
