Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 618004 |
| Слов в произведении (СВП): | 94692 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.96 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.6 |
| СДП диалога, знаков: | 41.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.18% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9241 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8439 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 802 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1074.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2422.04 | —> 11107-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24655 (26.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70037 (73.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19831 (28.32%) |
| Прилагательное | 6923 (9.88%) |
| Глагол | 17151 (24.49%) |
| Местоимение-существительное | 10423 (14.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3975 (5.68%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 890 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 126 (0.18%) |
| Наречие | 4332 (6.19%) |
| Предикатив | 845 (1.21%) |
| Предлог | 8201 (11.71%) |
| Союз | 9081 (12.97%) |
| Междометие | 1732 (2.47%) |
| Вводное слово | 270 (0.39%) |
| Частица | 7230 (10.32%) |
| Причастие | 813 (1.16%) |
| Деепричастие | 189 (0.27%) |
| Служебных слов: | 41115 (58.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.97 |
| . точка | 98.08 |
| - тире | 39.05 |
| ! восклицательный знак | 7.31 |
| ? вопросительный знак | 17.39 |
| ... многоточие | 9.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.69 |
| " кавычка | 3.19 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 1.84 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
