Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 628823 |
| Слов в произведении (СВП): | 92804 |
| Приблизительно страниц: | 312 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.04 |
| СДП диалога, знаков: | 45.05 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11419 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10553 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 866 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1292.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3032.24 | —> 3183-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22573 (24.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70231 (75.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22013 (31.34%) |
| Прилагательное | 8511 (12.12%) |
| Глагол | 16687 (23.76%) |
| Местоимение-существительное | 8743 (12.45%) |
| Местоименное прилагательное | 3673 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1041 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 216 (0.31%) |
| Наречие | 4273 (6.08%) |
| Предикатив | 840 (1.20%) |
| Предлог | 8600 (12.25%) |
| Союз | 7047 (10.03%) |
| Междометие | 1544 (2.20%) |
| Вводное слово | 260 (0.37%) |
| Частица | 5848 (8.33%) |
| Причастие | 1226 (1.75%) |
| Деепричастие | 298 (0.42%) |
| Служебных слов: | 36023 (51.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.71 |
| . точка | 68.08 |
| - тире | 27.18 |
| ! восклицательный знак | 13.60 |
| ? вопросительный знак | 16.21 |
| ... многоточие | 15.45 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.32 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.53 |
| " кавычка | 5.00 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 2.16 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
