Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 657065 |
| Слов в произведении (СВП): | 95192 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.36 |
| СДП диалога, знаков: | 39.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10572 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10089 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 483 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1256.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2909.65 | —> 4830-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18821 (19.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76371 (80.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26481 (34.67%) |
| Прилагательное | 7811 (10.23%) |
| Глагол | 18319 (23.99%) |
| Местоимение-существительное | 6975 (9.13%) |
| Местоименное прилагательное | 3773 (4.94%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1000 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 198 (0.26%) |
| Наречие | 4101 (5.37%) |
| Предикатив | 625 (0.82%) |
| Предлог | 10586 (13.86%) |
| Союз | 5774 (7.56%) |
| Междометие | 1324 (1.73%) |
| Вводное слово | 164 (0.21%) |
| Частица | 4605 (6.03%) |
| Причастие | 1505 (1.97%) |
| Деепричастие | 228 (0.30%) |
| Служебных слов: | 33439 (43.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.26 |
| . точка | 98.05 |
| - тире | 19.36 |
| ! восклицательный знак | 7.82 |
| ? вопросительный знак | 10.12 |
| ... многоточие | 6.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 6.84 |
| () скобки | 0.68 |
| : двоеточие | 2.90 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
