Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 598631 |
| Слов в произведении (СВП): | 89881 |
| Приблизительно страниц: | 313 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.72 |
| СДП диалога, знаков: | 67.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10605 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9753 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 852 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1292.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2994.91 | —> 3652-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20666 (22.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69215 (77.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19618 (28.34%) |
| Прилагательное | 7919 (11.44%) |
| Глагол | 16710 (24.14%) |
| Местоимение-существительное | 5565 (8.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3996 (5.77%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 678 (0.98%) |
| Числительное (порядковое) | 90 (0.13%) |
| Наречие | 4836 (6.99%) |
| Предикатив | 573 (0.83%) |
| Предлог | 8212 (11.86%) |
| Союз | 7812 (11.29%) |
| Междометие | 1407 (2.03%) |
| Вводное слово | 285 (0.41%) |
| Частица | 6091 (8.80%) |
| Причастие | 1810 (2.62%) |
| Деепричастие | 275 (0.40%) |
| Служебных слов: | 33654 (48.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.79 |
| . точка | 58.23 |
| - тире | 18.29 |
| ! восклицательный знак | 4.76 |
| ? вопросительный знак | 4.16 |
| ... многоточие | 11.60 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.39 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 2.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 8.16 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 4.59 |
| ; точка с запятой | 0.24 |
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».
