Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 613179 |
| Слов в произведении (СВП): | 88318 |
| Приблизительно страниц: | 313 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.52 |
| СДП диалога, знаков: | 38.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9632 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9011 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 621 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2772.05 | —> 6885-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19970 (22.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68348 (77.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22399 (32.77%) |
| Прилагательное | 7300 (10.68%) |
| Глагол | 16622 (24.32%) |
| Местоимение-существительное | 6476 (9.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3717 (5.44%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1109 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 251 (0.37%) |
| Наречие | 3958 (5.79%) |
| Предикатив | 814 (1.19%) |
| Предлог | 8372 (12.25%) |
| Союз | 5863 (8.58%) |
| Междометие | 1350 (1.98%) |
| Вводное слово | 248 (0.36%) |
| Частица | 5306 (7.76%) |
| Причастие | 1135 (1.66%) |
| Деепричастие | 152 (0.22%) |
| Служебных слов: | 31495 (46.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.40 |
| . точка | 109.93 |
| - тире | 42.44 |
| ! восклицательный знак | 10.46 |
| ? вопросительный знак | 19.63 |
| ... многоточие | 2.11 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 12.72 |
| () скобки | 1.20 |
| : двоеточие | 4.42 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
