Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 609749 |
| Слов в произведении (СВП): | 94135 |
| Приблизительно страниц: | 324 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.8 |
| СДП диалога, знаков: | 41.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10399 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9891 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 508 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1202.63 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2796.55 | —> 6489-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24780 (26.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69355 (73.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21011 (30.29%) |
| Прилагательное | 8661 (12.49%) |
| Глагол | 17208 (24.81%) |
| Местоимение-существительное | 6532 (9.42%) |
| Местоименное прилагательное | 4195 (6.05%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1009 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.34%) |
| Наречие | 5064 (7.30%) |
| Предикатив | 1212 (1.75%) |
| Предлог | 9098 (13.12%) |
| Союз | 7643 (11.02%) |
| Междометие | 1660 (2.39%) |
| Вводное слово | 333 (0.48%) |
| Частица | 7460 (10.76%) |
| Причастие | 1519 (2.19%) |
| Деепричастие | 246 (0.35%) |
| Служебных слов: | 37191 (53.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.51 |
| . точка | 88.22 |
| - тире | 7.05 |
| ! восклицательный знак | 3.96 |
| ? вопросительный знак | 12.25 |
| ... многоточие | 2.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.28 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.01 |
| " кавычка | 3.08 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 3.70 |
| ; точка с запятой | 1.14 |
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».
