Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 591824 |
| Слов в произведении (СВП): | 89406 |
| Приблизительно страниц: | 316 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.95 |
| СДП диалога, знаков: | 65.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10100 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9428 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 672 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1203.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2791.17 | —> 6581-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21027 (23.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68379 (76.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20834 (30.47%) |
| Прилагательное | 7764 (11.35%) |
| Глагол | 15647 (22.88%) |
| Местоимение-существительное | 5985 (8.75%) |
| Местоименное прилагательное | 5134 (7.51%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1128 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 162 (0.24%) |
| Наречие | 4312 (6.31%) |
| Предикатив | 561 (0.82%) |
| Предлог | 8354 (12.22%) |
| Союз | 7493 (10.96%) |
| Междометие | 1397 (2.04%) |
| Вводное слово | 257 (0.38%) |
| Частица | 5220 (7.63%) |
| Причастие | 1748 (2.56%) |
| Деепричастие | 281 (0.41%) |
| Служебных слов: | 34130 (49.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.69 |
| . точка | 57.60 |
| - тире | 9.57 |
| ! восклицательный знак | 2.55 |
| ? вопросительный знак | 5.44 |
| ... многоточие | 8.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 4.28 |
| () скобки | 1.89 |
| : двоеточие | 8.31 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
