Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 614700 |
| Слов в произведении (СВП): | 87638 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.28 |
| СДП диалога, знаков: | 42.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9221 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8856 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 365 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1264.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2802.38 | —> 6406-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19045 (21.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68593 (78.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22524 (32.84%) |
| Прилагательное | 6891 (10.05%) |
| Глагол | 17511 (25.53%) |
| Местоимение-существительное | 5850 (8.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3764 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1091 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 258 (0.38%) |
| Наречие | 4330 (6.31%) |
| Предикатив | 688 (1.00%) |
| Предлог | 8226 (11.99%) |
| Союз | 5924 (8.64%) |
| Междометие | 1374 (2.00%) |
| Вводное слово | 192 (0.28%) |
| Частица | 5283 (7.70%) |
| Причастие | 1189 (1.73%) |
| Деепричастие | 178 (0.26%) |
| Служебных слов: | 30796 (44.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.89 |
| . точка | 97.51 |
| - тире | 28.81 |
| ! восклицательный знак | 6.10 |
| ? вопросительный знак | 18.75 |
| ... многоточие | 2.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.79 |
| " кавычка | 14.22 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.49 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
