Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 619319 |
| Слов в произведении (СВП): | 88746 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.72 |
| СДП диалога, знаков: | 47.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8332 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7912 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 420 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1088.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2469.17 | —> 10750-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22235 (25.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66511 (74.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21780 (32.75%) |
| Прилагательное | 7605 (11.43%) |
| Глагол | 16366 (24.61%) |
| Местоимение-существительное | 6833 (10.27%) |
| Местоименное прилагательное | 4021 (6.05%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 833 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 161 (0.24%) |
| Наречие | 4512 (6.78%) |
| Предикатив | 696 (1.05%) |
| Предлог | 8907 (13.39%) |
| Союз | 6981 (10.50%) |
| Междометие | 1514 (2.28%) |
| Вводное слово | 302 (0.45%) |
| Частица | 5235 (7.87%) |
| Причастие | 1067 (1.60%) |
| Деепричастие | 220 (0.33%) |
| Служебных слов: | 34021 (51.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.22 |
| . точка | 83.49 |
| - тире | 40.02 |
| ! восклицательный знак | 7.22 |
| ? вопросительный знак | 10.41 |
| ... многоточие | 7.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 7.26 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 7.77 |
| ; точка с запятой | 0.81 |
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».
