Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 637633 |
| Слов в произведении (СВП): | 97578 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.92 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.5 |
| СДП диалога, знаков: | 38.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.33% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9765 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8879 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 886 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1087.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2474.45 | —> 10705-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25135 (25.76% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72443 (74.24% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20979 (28.96%) |
| Прилагательное | 6698 (9.25%) |
| Глагол | 18032 (24.89%) |
| Местоимение-существительное | 10374 (14.32%) |
| Местоименное прилагательное | 3799 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 771 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.21%) |
| Наречие | 4336 (5.99%) |
| Предикатив | 754 (1.04%) |
| Предлог | 8494 (11.73%) |
| Союз | 9940 (13.72%) |
| Междометие | 1613 (2.23%) |
| Вводное слово | 254 (0.35%) |
| Частица | 7251 (10.01%) |
| Причастие | 907 (1.25%) |
| Деепричастие | 219 (0.30%) |
| Служебных слов: | 41962 (57.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.57 |
| . точка | 97.73 |
| - тире | 46.30 |
| ! восклицательный знак | 10.68 |
| ? вопросительный знак | 16.95 |
| ... многоточие | 9.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.19 |
| " кавычка | 6.12 |
| () скобки | 0.58 |
| : двоеточие | 2.48 |
| ; 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».
