Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 610751 |
| Слов в произведении (СВП): | 91005 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.31 |
| СДП диалога, знаков: | 47.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9405 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8878 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 527 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1139.64 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2591.02 | —> 9449-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21415 (23.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69590 (76.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22234 (31.95%) |
| Прилагательное | 6585 (9.46%) |
| Глагол | 18544 (26.65%) |
| Местоимение-существительное | 7816 (11.23%) |
| Местоименное прилагательное | 3246 (4.66%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1357 (1.95%) |
| Числительное (порядковое) | 229 (0.33%) |
| Наречие | 3869 (5.56%) |
| Предикатив | 537 (0.77%) |
| Предлог | 10086 (14.49%) |
| Союз | 7365 (10.58%) |
| Междометие | 1425 (2.05%) |
| Вводное слово | 222 (0.32%) |
| Частица | 5202 (7.48%) |
| Причастие | 1037 (1.49%) |
| Деепричастие | 310 (0.45%) |
| Служебных слов: | 35684 (51.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.73 |
| . точка | 87.58 |
| - тире | 18.19 |
| ! восклицательный знак | 0.97 |
| ? вопросительный знак | 8.03 |
| ... многоточие | 2.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
| " кавычка | 5.80 |
| () скобки | 1.38 |
| : двоеточие | 2.55 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
