Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 612740 |
| Слов в произведении (СВП): | 94657 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.77 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.96 |
| СДП диалога, знаков: | 48.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9422 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8120 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1302 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1143.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2580.25 | —> 9582-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22088 (23.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72569 (76.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21769 (30.00%) |
| Прилагательное | 6937 (9.56%) |
| Глагол | 17064 (23.51%) |
| Местоимение-существительное | 6430 (8.86%) |
| Местоименное прилагательное | 5059 (6.97%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1042 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 175 (0.24%) |
| Наречие | 4216 (5.81%) |
| Предикатив | 704 (0.97%) |
| Предлог | 8915 (12.28%) |
| Союз | 8288 (11.42%) |
| Междометие | 1533 (2.11%) |
| Вводное слово | 189 (0.26%) |
| Частица | 5927 (8.17%) |
| Причастие | 1235 (1.70%) |
| Деепричастие | 244 (0.34%) |
| Служебных слов: | 36608 (50.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.85 |
| . точка | 62.05 |
| - тире | 28.57 |
| ! восклицательный знак | 12.88 |
| ? вопросительный знак | 8.10 |
| ... многоточие | 2.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 3.08 |
| () скобки | 0.30 |
| : двоеточие | 2.55 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
