Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 638757 |
| Слов в произведении (СВП): | 91957 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 61.48 |
| СДП диалога, знаков: | 34.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10190 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9779 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 411 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1281.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2951.86 | —> 4226-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19761 (21.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72196 (78.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23136 (32.05%) |
| Прилагательное | 7720 (10.69%) |
| Глагол | 19996 (27.70%) |
| Местоимение-существительное | 5622 (7.79%) |
| Местоименное прилагательное | 3214 (4.45%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 780 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 100 (0.14%) |
| Наречие | 3581 (4.96%) |
| Предикатив | 743 (1.03%) |
| Предлог | 9057 (12.54%) |
| Союз | 6775 (9.38%) |
| Междометие | 1457 (2.02%) |
| Вводное слово | 183 (0.25%) |
| Частица | 6219 (8.61%) |
| Причастие | 1034 (1.43%) |
| Деепричастие | 293 (0.41%) |
| Служебных слов: | 32829 (45.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.39 |
| . точка | 109.32 |
| - тире | 38.80 |
| ! восклицательный знак | 4.80 |
| ? вопросительный знак | 16.99 |
| ... многоточие | 11.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.78 |
| " кавычка | 6.72 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; точка с запятой | 1.11 |
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».
