Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 660337 |
| Слов в произведении (СВП): | 94850 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.77 |
| СДП диалога, знаков: | 58.77 |
| Доля диалогов в тексте: | 63.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8989 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8386 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 603 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1074.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2457.42 | —> 10845-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23946 (25.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70904 (74.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22181 (31.28%) |
| Прилагательное | 7643 (10.78%) |
| Глагол | 18037 (25.44%) |
| Местоимение-существительное | 8198 (11.56%) |
| Местоименное прилагательное | 4467 (6.30%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1058 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 151 (0.21%) |
| Наречие | 4518 (6.37%) |
| Предикатив | 896 (1.26%) |
| Предлог | 7389 (10.42%) |
| Союз | 8266 (11.66%) |
| Междометие | 1631 (2.30%) |
| Вводное слово | 215 (0.30%) |
| Частица | 6912 (9.75%) |
| Причастие | 837 (1.18%) |
| Деепричастие | 190 (0.27%) |
| Служебных слов: | 37284 (52.58%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.71 |
| . точка | 84.67 |
| - тире | 46.02 |
| ! восклицательный знак | 2.83 |
| ? вопросительный знак | 10.70 |
| ... многоточие | 4.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 2.93 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 4.80 |
| ; точка с запятой | 2.42 |
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».
