Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 643991 |
| Слов в произведении (СВП): | 95290 |
| Приблизительно страниц: | 332 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.35 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.33 |
| СДП диалога, знаков: | 39.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10906 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10403 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 503 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2831.05 | —> 5963-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23418 (24.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71872 (75.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22189 (30.87%) |
| Прилагательное | 8228 (11.45%) |
| Глагол | 17685 (24.61%) |
| Местоимение-существительное | 7002 (9.74%) |
| Местоименное прилагательное | 3803 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1176 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 231 (0.32%) |
| Наречие | 4516 (6.28%) |
| Предикатив | 912 (1.27%) |
| Предлог | 8242 (11.47%) |
| Союз | 8647 (12.03%) |
| Междометие | 1397 (1.94%) |
| Вводное слово | 387 (0.54%) |
| Частица | 7251 (10.09%) |
| Причастие | 1489 (2.07%) |
| Деепричастие | 233 (0.32%) |
| Служебных слов: | 36984 (51.46%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.40 |
| . точка | 87.35 |
| - тире | 31.34 |
| ! восклицательный знак | 6.10 |
| ? вопросительный знак | 16.59 |
| ... многоточие | 10.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.48 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.48 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 11.43 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 5.95 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
