Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 613554 |
| Слов в произведении (СВП): | 91448 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.85 |
| СДП диалога, знаков: | 47.48 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9062 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8331 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 731 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1199.35 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2699.26 | —> 8033-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19408 (21.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72040 (78.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23064 (32.02%) |
| Прилагательное | 7318 (10.16%) |
| Глагол | 16706 (23.19%) |
| Местоимение-существительное | 7243 (10.05%) |
| Местоименное прилагательное | 4100 (5.69%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1051 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.30%) |
| Наречие | 3472 (4.82%) |
| Предикатив | 641 (0.89%) |
| Предлог | 8105 (11.25%) |
| Союз | 9320 (12.94%) |
| Междометие | 1310 (1.82%) |
| Вводное слово | 223 (0.31%) |
| Частица | 4447 (6.17%) |
| Причастие | 873 (1.21%) |
| Деепричастие | 215 (0.30%) |
| Служебных слов: | 34983 (48.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.13 |
| . точка | 85.47 |
| - тире | 12.88 |
| ! восклицательный знак | 5.39 |
| ? вопросительный знак | 10.12 |
| ... многоточие | 1.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 9.66 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 5.00 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
