Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 625102 |
| Слов в произведении (СВП): | 93828 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.83 |
| СДП диалога, знаков: | 44.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9159 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8561 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 598 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1149.40 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2566.02 | —> 9753-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21665 (23.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72163 (76.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23654 (32.78%) |
| Прилагательное | 6812 (9.44%) |
| Глагол | 18617 (25.80%) |
| Местоимение-существительное | 7629 (10.57%) |
| Местоименное прилагательное | 3336 (4.62%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1028 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 202 (0.28%) |
| Наречие | 5118 (7.09%) |
| Предикатив | 614 (0.85%) |
| Предлог | 10287 (14.26%) |
| Союз | 6797 (9.42%) |
| Междометие | 1235 (1.71%) |
| Вводное слово | 331 (0.46%) |
| Частица | 5237 (7.26%) |
| Причастие | 1439 (1.99%) |
| Деепричастие | 353 (0.49%) |
| Служебных слов: | 35221 (48.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.76 |
| . точка | 75.50 |
| - тире | 27.56 |
| ! восклицательный знак | 7.08 |
| ? вопросительный знак | 12.36 |
| ... многоточие | 11.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.54 |
| " кавычка | 7.07 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 6.93 |
| ; точка с запятой | 1.01 |
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».
