Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 613526 |
| Слов в произведении (СВП): | 87384 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.45 |
| СДП диалога, знаков: | 43.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9394 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8369 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1025 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1195.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2702.83 | —> 7983-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21013 (24.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66371 (75.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19593 (29.52%) |
| Прилагательное | 7383 (11.12%) |
| Глагол | 16372 (24.67%) |
| Местоимение-существительное | 6405 (9.65%) |
| Местоименное прилагательное | 4012 (6.04%) |
| Местоимение-предикатив | 40 (0.06%) |
| Числительное (количественное) | 1207 (1.82%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.32%) |
| Наречие | 4496 (6.77%) |
| Предикатив | 892 (1.34%) |
| Предлог | 7672 (11.56%) |
| Союз | 6640 (10.00%) |
| Междометие | 1457 (2.20%) |
| Вводное слово | 224 (0.34%) |
| Частица | 5697 (8.58%) |
| Причастие | 1390 (2.09%) |
| Деепричастие | 228 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32375 (48.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.39 |
| . точка | 88.67 |
| - тире | 44.18 |
| ! восклицательный знак | 9.14 |
| ? вопросительный знак | 12.30 |
| ... многоточие | 6.85 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.90 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.30 |
| " кавычка | 5.23 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 1.44 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
