Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 647128 |
| Слов в произведении (СВП): | 91992 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 109.12 |
| СДП диалога, знаков: | 51.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10101 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9336 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 765 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1199.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2743.68 | —> 7348-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22343 (24.29% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69649 (75.71% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21517 (30.89%) |
| Прилагательное | 8971 (12.88%) |
| Глагол | 14730 (21.15%) |
| Местоимение-существительное | 6607 (9.49%) |
| Местоименное прилагательное | 4122 (5.92%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1226 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 341 (0.49%) |
| Наречие | 4827 (6.93%) |
| Предикатив | 823 (1.18%) |
| Предлог | 8228 (11.81%) |
| Союз | 9002 (12.92%) |
| Междометие | 1366 (1.96%) |
| Вводное слово | 392 (0.56%) |
| Частица | 5617 (8.06%) |
| Причастие | 1402 (2.01%) |
| Деепричастие | 211 (0.30%) |
| Служебных слов: | 35568 (51.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.44 |
| . точка | 74.44 |
| - тире | 35.06 |
| ! восклицательный знак | 6.90 |
| ? вопросительный знак | 10.48 |
| ... многоточие | 10.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.82 |
| " кавычка | 10.50 |
| () скобки | 1.66 |
| : двоеточие | 2.54 |
| ; точка с запятой | 0.66 |
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».
