Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 607251 |
| Слов в произведении (СВП): | 87149 |
| Приблизительно страниц: | 313 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.38 |
| СДП диалога, знаков: | 49.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9602 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8738 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 864 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2779.19 | —> 6772-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20238 (23.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66911 (76.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20346 (30.41%) |
| Прилагательное | 9039 (13.51%) |
| Глагол | 14772 (22.08%) |
| Местоимение-существительное | 6595 (9.86%) |
| Местоименное прилагательное | 3984 (5.95%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 608 (0.91%) |
| Числительное (порядковое) | 127 (0.19%) |
| Наречие | 4260 (6.37%) |
| Предикатив | 768 (1.15%) |
| Предлог | 6989 (10.45%) |
| Союз | 6859 (10.25%) |
| Междометие | 1306 (1.95%) |
| Вводное слово | 239 (0.36%) |
| Частица | 5285 (7.90%) |
| Причастие | 2497 (3.73%) |
| Деепричастие | 278 (0.42%) |
| Служебных слов: | 31544 (47.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.25 |
| . точка | 71.27 |
| - тире | 29.81 |
| ! восклицательный знак | 5.18 |
| ? вопросительный знак | 7.88 |
| ... многоточие | 10.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.99 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.62 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 11.72 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 0.73 |
| ; точка с запятой | 7.24 |
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».
