Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 637695 |
| Слов в произведении (СВП): | 94497 |
| Приблизительно страниц: | 341 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.47 |
| СДП диалога, знаков: | 57.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10017 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9559 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 458 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1247.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2842.57 | —> 5778-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21077 (22.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73420 (77.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23082 (31.44%) |
| Прилагательное | 10221 (13.92%) |
| Глагол | 17209 (23.44%) |
| Местоимение-существительное | 6254 (8.52%) |
| Местоименное прилагательное | 4202 (5.72%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1053 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 216 (0.29%) |
| Наречие | 4444 (6.05%) |
| Предикатив | 709 (0.97%) |
| Предлог | 8354 (11.38%) |
| Союз | 7269 (9.90%) |
| Междометие | 1495 (2.04%) |
| Вводное слово | 175 (0.24%) |
| Частица | 5139 (7.00%) |
| Причастие | 2262 (3.08%) |
| Деепричастие | 313 (0.43%) |
| Служебных слов: | 33209 (45.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.92 |
| . точка | 69.57 |
| - тире | 23.73 |
| ! восклицательный знак | 8.65 |
| ? вопросительный знак | 9.10 |
| ... многоточие | 5.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 1.48 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.14 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
