Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 616985 |
| Слов в произведении (СВП): | 91984 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.66 |
| СДП диалога, знаков: | 45.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9907 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9166 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 741 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1150.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2660.88 | —> 8593-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25187 (27.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66797 (72.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18446 (27.62%) |
| Прилагательное | 7946 (11.90%) |
| Глагол | 17045 (25.52%) |
| Местоимение-существительное | 8689 (13.01%) |
| Местоименное прилагательное | 4113 (6.16%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 826 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.19%) |
| Наречие | 4785 (7.16%) |
| Предикатив | 1012 (1.52%) |
| Предлог | 7813 (11.70%) |
| Союз | 9096 (13.62%) |
| Междометие | 1610 (2.41%) |
| Вводное слово | 396 (0.59%) |
| Частица | 6678 (10.00%) |
| Причастие | 1052 (1.57%) |
| Деепричастие | 149 (0.22%) |
| Служебных слов: | 38551 (57.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.68 |
| . точка | 87.79 |
| - тире | 22.45 |
| ! восклицательный знак | 6.25 |
| ? вопросительный знак | 19.26 |
| ... многоточие | 6.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 2.44 |
| () скобки | 0.39 |
| : двоеточие | 1.17 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
