Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 648140 |
| Слов в произведении (СВП): | 94680 |
| Приблизительно страниц: | 332 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.63 |
| СДП диалога, знаков: | 37.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8986 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8656 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 330 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1162.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2606.90 | —> 9260-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20567 (21.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74113 (78.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25303 (34.14%) |
| Прилагательное | 6436 (8.68%) |
| Глагол | 20277 (27.36%) |
| Местоимение-существительное | 6527 (8.81%) |
| Местоименное прилагательное | 3500 (4.72%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1116 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 216 (0.29%) |
| Наречие | 4321 (5.83%) |
| Предикатив | 689 (0.93%) |
| Предлог | 9605 (12.96%) |
| Союз | 7068 (9.54%) |
| Междометие | 1514 (2.04%) |
| Вводное слово | 176 (0.24%) |
| Частица | 5424 (7.32%) |
| Причастие | 1372 (1.85%) |
| Деепричастие | 246 (0.33%) |
| Служебных слов: | 34070 (45.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.88 |
| . точка | 94.68 |
| - тире | 24.83 |
| ! восклицательный знак | 10.73 |
| ? вопросительный знак | 9.21 |
| ... многоточие | 6.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.62 |
| " кавычка | 9.59 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 4.84 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
