Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 642898 |
| Слов в произведении (СВП): | 91318 |
| Приблизительно страниц: | 326 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.57 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.51 |
| СДП диалога, знаков: | 45.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10280 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9600 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 680 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1328.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3041.14 | —> 3084-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19593 (21.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71725 (78.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22875 (31.89%) |
| Прилагательное | 8543 (11.91%) |
| Глагол | 17750 (24.75%) |
| Местоимение-существительное | 5650 (7.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3686 (5.14%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 813 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 164 (0.23%) |
| Наречие | 4012 (5.59%) |
| Предикатив | 580 (0.81%) |
| Предлог | 9149 (12.76%) |
| Союз | 6422 (8.95%) |
| Междометие | 1117 (1.56%) |
| Вводное слово | 119 (0.17%) |
| Частица | 4655 (6.49%) |
| Причастие | 1962 (2.74%) |
| Деепричастие | 309 (0.43%) |
| Служебных слов: | 31111 (43.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.64 |
| . точка | 78.06 |
| - тире | 52.16 |
| ! восклицательный знак | 22.35 |
| ? вопросительный знак | 10.56 |
| ... многоточие | 8.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 1.18 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 1.97 |
| ; точка с запятой | 0.53 |
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».
