Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 611440 |
| Слов в произведении (СВП): | 90545 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.05 |
| СДП диалога, знаков: | 56.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.84% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10301 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9568 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 733 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1215.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2813.78 | —> 6208-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22347 (24.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68198 (75.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20869 (30.60%) |
| Прилагательное | 7907 (11.59%) |
| Глагол | 14639 (21.47%) |
| Местоимение-существительное | 5552 (8.14%) |
| Местоименное прилагательное | 4818 (7.06%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1030 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 254 (0.37%) |
| Наречие | 4571 (6.70%) |
| Предикатив | 506 (0.74%) |
| Предлог | 8342 (12.23%) |
| Союз | 8643 (12.67%) |
| Междометие | 1521 (2.23%) |
| Вводное слово | 322 (0.47%) |
| Частица | 5836 (8.56%) |
| Причастие | 1614 (2.37%) |
| Деепричастие | 317 (0.46%) |
| Служебных слов: | 35360 (51.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.45 |
| . точка | 61.01 |
| - тире | 49.90 |
| ! восклицательный знак | 8.99 |
| ? вопросительный знак | 5.79 |
| ... многоточие | 29.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.42 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 11.10 |
| () скобки | 1.60 |
| : двоеточие | 0.01 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
