Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 625546 |
| Слов в произведении (СВП): | 93966 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 50.29 |
| СДП диалога, знаков: | 35.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.65% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10404 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9646 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 758 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1165.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2698.99 | —> 8043-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21589 (22.98% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72377 (77.02% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22645 (31.29%) |
| Прилагательное | 6822 (9.43%) |
| Глагол | 18337 (25.34%) |
| Местоимение-существительное | 7676 (10.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3822 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 830 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 142 (0.20%) |
| Наречие | 4212 (5.82%) |
| Предикатив | 794 (1.10%) |
| Предлог | 8112 (11.21%) |
| Союз | 7677 (10.61%) |
| Междометие | 1661 (2.29%) |
| Вводное слово | 189 (0.26%) |
| Частица | 6053 (8.36%) |
| Причастие | 1051 (1.45%) |
| Деепричастие | 171 (0.24%) |
| Служебных слов: | 35371 (48.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 92.81 |
| . точка | 119.61 |
| - тире | 39.60 |
| ! восклицательный знак | 8.15 |
| ? вопросительный знак | 15.80 |
| ... многоточие | 9.05 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 9.21 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 3.60 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
