Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 610249 |
| Слов в произведении (СВП): | 88891 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.46 |
| СДП диалога, знаков: | 47.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10012 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9493 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 519 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2740.70 | —> 7395-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20929 (23.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67962 (76.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20556 (30.25%) |
| Прилагательное | 7072 (10.41%) |
| Глагол | 17503 (25.75%) |
| Местоимение-существительное | 8139 (11.98%) |
| Местоименное прилагательное | 4560 (6.71%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 989 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.25%) |
| Наречие | 3839 (5.65%) |
| Предикатив | 783 (1.15%) |
| Предлог | 7826 (11.52%) |
| Союз | 6345 (9.34%) |
| Междометие | 1378 (2.03%) |
| Вводное слово | 230 (0.34%) |
| Частица | 5617 (8.26%) |
| Причастие | 1111 (1.63%) |
| Деепричастие | 143 (0.21%) |
| Служебных слов: | 34251 (50.40%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.27 |
| . точка | 97.12 |
| - тире | 31.77 |
| ! восклицательный знак | 1.89 |
| ? вопросительный знак | 8.31 |
| ... многоточие | 2.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 3.19 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 1.87 |
| ; точка с запятой | 1.18 |
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».
