Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 614221 |
| Слов в произведении (СВП): | 94928 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.74 |
| СДП диалога, знаков: | 50.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9279 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8800 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 479 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1145.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2604.10 | —> 9295-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23385 (24.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71543 (75.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21561 (30.14%) |
| Прилагательное | 8316 (11.62%) |
| Глагол | 16063 (22.45%) |
| Местоимение-существительное | 7734 (10.81%) |
| Местоименное прилагательное | 4507 (6.30%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1317 (1.84%) |
| Числительное (порядковое) | 240 (0.34%) |
| Наречие | 4554 (6.37%) |
| Предикатив | 804 (1.12%) |
| Предлог | 8233 (11.51%) |
| Союз | 8563 (11.97%) |
| Междометие | 1368 (1.91%) |
| Вводное слово | 262 (0.37%) |
| Частица | 6368 (8.90%) |
| Причастие | 1784 (2.49%) |
| Деепричастие | 318 (0.44%) |
| Служебных слов: | 37364 (52.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.07 |
| . точка | 75.26 |
| - тире | 21.60 |
| ! восклицательный знак | 9.42 |
| ? вопросительный знак | 11.29 |
| ... многоточие | 8.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.26 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 3.70 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 6.73 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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».
