Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 610566 |
| Слов в произведении (СВП): | 89283 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.14 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.69 |
| СДП диалога, знаков: | 46.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9294 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8844 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 450 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1129.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2611.42 | —> 9217-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21362 (23.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67921 (76.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20702 (30.48%) |
| Прилагательное | 6876 (10.12%) |
| Глагол | 17320 (25.50%) |
| Местоимение-существительное | 9349 (13.76%) |
| Местоименное прилагательное | 3704 (5.45%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 695 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 121 (0.18%) |
| Наречие | 4117 (6.06%) |
| Предикатив | 636 (0.94%) |
| Предлог | 8072 (11.88%) |
| Союз | 7153 (10.53%) |
| Междометие | 1523 (2.24%) |
| Вводное слово | 227 (0.33%) |
| Частица | 5768 (8.49%) |
| Причастие | 892 (1.31%) |
| Деепричастие | 201 (0.30%) |
| Служебных слов: | 36013 (53.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.86 |
| . точка | 86.03 |
| - тире | 40.19 |
| ! восклицательный знак | 16.63 |
| ? вопросительный знак | 15.76 |
| ... многоточие | 4.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 4.13 |
| () скобки | 0.63 |
| : двоеточие | 1.85 |
| ; точка с запятой | 0.24 |
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».
