Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 628988 |
| Слов в произведении (СВП): | 90814 |
| Приблизительно страниц: | 322 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.29 |
| СДП диалога, знаков: | 46.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10769 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10095 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 674 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1145.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2691.84 | —> 8146-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21475 (23.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69339 (76.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22277 (32.13%) |
| Прилагательное | 7722 (11.14%) |
| Глагол | 15824 (22.82%) |
| Местоимение-существительное | 6295 (9.08%) |
| Местоименное прилагательное | 4190 (6.04%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1012 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 244 (0.35%) |
| Наречие | 3757 (5.42%) |
| Предикатив | 584 (0.84%) |
| Предлог | 9731 (14.03%) |
| Союз | 6683 (9.64%) |
| Междометие | 1412 (2.04%) |
| Вводное слово | 245 (0.35%) |
| Частица | 5940 (8.57%) |
| Причастие | 1901 (2.74%) |
| Деепричастие | 253 (0.36%) |
| Служебных слов: | 34757 (50.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.11 |
| . точка | 76.30 |
| - тире | 29.04 |
| ! восклицательный знак | 4.75 |
| ? вопросительный знак | 9.92 |
| ... многоточие | 2.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.44 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.36 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.15 |
| " кавычка | 6.55 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.26 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
