Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 595034 |
| Слов в произведении (СВП): | 89399 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.65 |
| СДП диалога, знаков: | 48.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10960 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10417 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 543 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1254.43 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2919.27 | —> 4714-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22067 (24.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67332 (75.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20729 (30.79%) |
| Прилагательное | 7865 (11.68%) |
| Глагол | 15612 (23.19%) |
| Местоимение-существительное | 6227 (9.25%) |
| Местоименное прилагательное | 4290 (6.37%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1118 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 335 (0.50%) |
| Наречие | 4380 (6.51%) |
| Предикатив | 697 (1.04%) |
| Предлог | 8854 (13.15%) |
| Союз | 8853 (13.15%) |
| Междометие | 1365 (2.03%) |
| Вводное слово | 228 (0.34%) |
| Частица | 5738 (8.52%) |
| Причастие | 1671 (2.48%) |
| Деепричастие | 218 (0.32%) |
| Служебных слов: | 35781 (53.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.06 |
| . точка | 72.42 |
| - тире | 15.73 |
| ! восклицательный знак | 13.12 |
| ? вопросительный знак | 9.85 |
| ... многоточие | 3.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.38 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.75 |
| " кавычка | 8.27 |
| () скобки | 0.66 |
| : двоеточие | 9.93 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
