Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 624490 |
| Слов в произведении (СВП): | 92216 |
| Приблизительно страниц: | 314 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.62 |
| СДП диалога, знаков: | 33.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 55.9% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9845 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9277 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 568 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1170.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2715.94 | —> 7762-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21663 (23.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70553 (76.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21764 (30.85%) |
| Прилагательное | 6265 (8.88%) |
| Глагол | 18900 (26.79%) |
| Местоимение-существительное | 8090 (11.47%) |
| Местоименное прилагательное | 3699 (5.24%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1076 (1.53%) |
| Числительное (порядковое) | 250 (0.35%) |
| Наречие | 4292 (6.08%) |
| Предикатив | 848 (1.20%) |
| Предлог | 8228 (11.66%) |
| Союз | 6490 (9.20%) |
| Междометие | 1569 (2.22%) |
| Вводное слово | 235 (0.33%) |
| Частица | 6128 (8.69%) |
| Причастие | 1084 (1.54%) |
| Деепричастие | 165 (0.23%) |
| Служебных слов: | 34617 (49.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.35 |
| . точка | 121.61 |
| - тире | 47.91 |
| ! восклицательный знак | 15.05 |
| ? вопросительный знак | 23.67 |
| ... многоточие | 3.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.61 |
| " кавычка | 12.12 |
| () скобки | 0.68 |
| : двоеточие | 4.76 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
