Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 631653 |
| Слов в произведении (СВП): | 93485 |
| Приблизительно страниц: | 336 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.29 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.8 |
| СДП диалога, знаков: | 42.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.27% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10953 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10307 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 646 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1231.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2906.61 | —> 4877-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19075 (20.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74410 (79.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23864 (32.07%) |
| Прилагательное | 7590 (10.20%) |
| Глагол | 18002 (24.19%) |
| Местоимение-существительное | 6756 (9.08%) |
| Местоименное прилагательное | 3510 (4.72%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 878 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 313 (0.42%) |
| Наречие | 3406 (4.58%) |
| Предикатив | 498 (0.67%) |
| Предлог | 10241 (13.76%) |
| Союз | 7129 (9.58%) |
| Междометие | 1276 (1.71%) |
| Вводное слово | 173 (0.23%) |
| Частица | 4882 (6.56%) |
| Причастие | 1686 (2.27%) |
| Деепричастие | 188 (0.25%) |
| Служебных слов: | 34172 (45.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.48 |
| . точка | 89.75 |
| - тире | 9.81 |
| ! восклицательный знак | 3.52 |
| ? вопросительный знак | 5.79 |
| ... многоточие | 1.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 11.01 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 1.56 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
