Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 596698 |
| Слов в произведении (СВП): | 87014 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.01 |
| СДП диалога, знаков: | 58.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10036 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9577 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 459 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1238.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2850.43 | —> 5657-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21876 (25.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65138 (74.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20329 (31.21%) |
| Прилагательное | 8100 (12.44%) |
| Глагол | 14001 (21.49%) |
| Местоимение-существительное | 5338 (8.19%) |
| Местоименное прилагательное | 4855 (7.45%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1067 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 264 (0.41%) |
| Наречие | 4082 (6.27%) |
| Предикатив | 596 (0.91%) |
| Предлог | 8250 (12.67%) |
| Союз | 9223 (14.16%) |
| Междометие | 1319 (2.02%) |
| Вводное слово | 294 (0.45%) |
| Частица | 5865 (9.00%) |
| Причастие | 1565 (2.40%) |
| Деепричастие | 199 (0.31%) |
| Служебных слов: | 35354 (54.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 87.09 |
| . точка | 56.12 |
| - тире | 15.91 |
| ! восклицательный знак | 11.92 |
| ? вопросительный знак | 9.65 |
| ... многоточие | 9.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.83 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.76 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.07 |
| " кавычка | 9.81 |
| () скобки | 0.59 |
| : двоеточие | 9.85 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
