Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627114 |
| Слов в произведении (СВП): | 91000 |
| Приблизительно страниц: | 338 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.78 |
| СДП диалога, знаков: | 46.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.54% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12977 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12500 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 477 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1422.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3416.47 | —> 530-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17826 (19.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73174 (80.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26410 (36.09%) |
| Прилагательное | 8921 (12.19%) |
| Глагол | 17594 (24.04%) |
| Местоимение-существительное | 4701 (6.42%) |
| Местоименное прилагательное | 2797 (3.82%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1333 (1.82%) |
| Числительное (порядковое) | 305 (0.42%) |
| Наречие | 3865 (5.28%) |
| Предикатив | 535 (0.73%) |
| Предлог | 9092 (12.43%) |
| Союз | 6085 (8.32%) |
| Междометие | 1243 (1.70%) |
| Вводное слово | 127 (0.17%) |
| Частица | 4526 (6.19%) |
| Причастие | 1669 (2.28%) |
| Деепричастие | 210 (0.29%) |
| Служебных слов: | 28799 (39.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.90 |
| . точка | 76.92 |
| - тире | 11.00 |
| ! восклицательный знак | 6.20 |
| ? вопросительный знак | 4.88 |
| ... многоточие | 9.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.30 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.31 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.44 |
| " кавычка | 5.60 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.97 |
| ; точка с запятой | 1.58 |
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».
