Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 609862 |
| Слов в произведении (СВП): | 88160 |
| Приблизительно страниц: | 326 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 88.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 109.48 |
| СДП диалога, знаков: | 66.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11778 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10835 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 943 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1267.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3034.44 | —> 3155-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21414 (24.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66746 (75.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22460 (33.65%) |
| Прилагательное | 8606 (12.89%) |
| Глагол | 13936 (20.88%) |
| Местоимение-существительное | 5396 (8.08%) |
| Местоименное прилагательное | 4729 (7.09%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1380 (2.07%) |
| Числительное (порядковое) | 285 (0.43%) |
| Наречие | 4264 (6.39%) |
| Предикатив | 571 (0.86%) |
| Предлог | 8437 (12.64%) |
| Союз | 7328 (10.98%) |
| Междометие | 1367 (2.05%) |
| Вводное слово | 227 (0.34%) |
| Частица | 5174 (7.75%) |
| Причастие | 1582 (2.37%) |
| Деепричастие | 261 (0.39%) |
| Служебных слов: | 32928 (49.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.37 |
| . точка | 57.54 |
| - тире | 12.85 |
| ! восклицательный знак | 2.35 |
| ? вопросительный знак | 6.81 |
| ... многоточие | 8.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 14.12 |
| () скобки | 2.93 |
| : двоеточие | 7.89 |
| ; 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».
