Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 694009 |
| Слов в произведении (СВП): | 97281 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.22 |
| СДП диалога, знаков: | 51.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10249 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9810 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 439 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1266.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2905.34 | —> 4893-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22842 (23.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74439 (76.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22105 (29.70%) |
| Прилагательное | 8191 (11.00%) |
| Глагол | 19529 (26.23%) |
| Местоимение-существительное | 6940 (9.32%) |
| Местоименное прилагательное | 4312 (5.79%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 949 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.18%) |
| Наречие | 4691 (6.30%) |
| Предикатив | 632 (0.85%) |
| Предлог | 10050 (13.50%) |
| Союз | 8063 (10.83%) |
| Междометие | 1316 (1.77%) |
| Вводное слово | 414 (0.56%) |
| Частица | 6806 (9.14%) |
| Причастие | 1329 (1.79%) |
| Деепричастие | 279 (0.37%) |
| Служебных слов: | 38194 (51.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.06 |
| . точка | 88.59 |
| - тире | 28.86 |
| ! восклицательный знак | 7.21 |
| ? вопросительный знак | 9.13 |
| ... многоточие | 4.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.23 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.86 |
| " кавычка | 3.65 |
| () скобки | 0.42 |
| : двоеточие | 4.99 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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».
