Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 632360 |
| Слов в произведении (СВП): | 91901 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.8 |
| СДП диалога, знаков: | 42.84 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9310 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8885 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 425 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1261.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2833.34 | —> 5926-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22954 (24.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68947 (75.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20181 (29.27%) |
| Прилагательное | 8087 (11.73%) |
| Глагол | 18480 (26.80%) |
| Местоимение-существительное | 6903 (10.01%) |
| Местоименное прилагательное | 3341 (4.85%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 849 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.23%) |
| Наречие | 4831 (7.01%) |
| Предикатив | 857 (1.24%) |
| Предлог | 8379 (12.15%) |
| Союз | 7667 (11.12%) |
| Междометие | 1832 (2.66%) |
| Вводное слово | 274 (0.40%) |
| Частица | 6881 (9.98%) |
| Причастие | 1257 (1.82%) |
| Деепричастие | 186 (0.27%) |
| Служебных слов: | 35475 (51.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.08 |
| . точка | 94.81 |
| - тире | 25.52 |
| ! восклицательный знак | 14.78 |
| ? вопросительный знак | 15.41 |
| ... многоточие | 8.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.21 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.34 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.71 |
| " кавычка | 2.07 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 3.41 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
