Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627382 |
| Слов в произведении (СВП): | 93701 |
| Приблизительно страниц: | 317 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.65 |
| СДП диалога, знаков: | 47.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9117 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8666 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 451 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1145.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2591.50 | —> 9443-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23448 (25.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70253 (74.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20274 (28.86%) |
| Прилагательное | 7718 (10.99%) |
| Глагол | 17192 (24.47%) |
| Местоимение-существительное | 8748 (12.45%) |
| Местоименное прилагательное | 4225 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 942 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 194 (0.28%) |
| Наречие | 4640 (6.60%) |
| Предикатив | 718 (1.02%) |
| Предлог | 8596 (12.24%) |
| Союз | 8128 (11.57%) |
| Междометие | 1617 (2.30%) |
| Вводное слово | 256 (0.36%) |
| Частица | 6449 (9.18%) |
| Причастие | 1091 (1.55%) |
| Деепричастие | 246 (0.35%) |
| Служебных слов: | 38272 (54.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.01 |
| . точка | 95.60 |
| - тире | 36.94 |
| ! восклицательный знак | 3.20 |
| ? вопросительный знак | 11.14 |
| ... многоточие | 13.24 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.96 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 4.80 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 2.45 |
| ; точка с запятой | 0.37 |
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».
