Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 611793 |
| Слов в произведении (СВП): | 91148 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.41 |
| СДП диалога, знаков: | 39.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.7% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8973 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8696 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 277 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1158.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2611.05 | —> 9223-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21777 (23.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69371 (76.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20216 (29.14%) |
| Прилагательное | 7702 (11.10%) |
| Глагол | 17566 (25.32%) |
| Местоимение-существительное | 9989 (14.40%) |
| Местоименное прилагательное | 4094 (5.90%) |
| Местоимение-предикатив | 30 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1013 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.17%) |
| Наречие | 4390 (6.33%) |
| Предикатив | 985 (1.42%) |
| Предлог | 8063 (11.62%) |
| Союз | 6391 (9.21%) |
| Междометие | 1577 (2.27%) |
| Вводное слово | 245 (0.35%) |
| Частица | 5841 (8.42%) |
| Причастие | 1082 (1.56%) |
| Деепричастие | 186 (0.27%) |
| Служебных слов: | 36416 (52.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 106.81 |
| . точка | 101.02 |
| - тире | 28.93 |
| ! восклицательный знак | 5.54 |
| ? вопросительный знак | 17.30 |
| ... многоточие | 5.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 1.14 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 1.62 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
