Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 625287 |
| Слов в произведении (СВП): | 94286 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.2 |
| СДП диалога, знаков: | 56.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9154 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8863 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 291 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1101.05 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2486.82 | —> 10600-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24514 (26.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69772 (74.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19356 (27.74%) |
| Прилагательное | 7599 (10.89%) |
| Глагол | 18320 (26.26%) |
| Местоимение-существительное | 9395 (13.47%) |
| Местоименное прилагательное | 4720 (6.76%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 832 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.17%) |
| Наречие | 5204 (7.46%) |
| Предикатив | 807 (1.16%) |
| Предлог | 8344 (11.96%) |
| Союз | 8116 (11.63%) |
| Междометие | 1660 (2.38%) |
| Вводное слово | 354 (0.51%) |
| Частица | 7124 (10.21%) |
| Причастие | 979 (1.40%) |
| Деепричастие | 278 (0.40%) |
| Служебных слов: | 40012 (57.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.58 |
| . точка | 72.26 |
| - тире | 25.45 |
| ! восклицательный знак | 5.60 |
| ? вопросительный знак | 7.59 |
| ... многоточие | 2.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 2.14 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 2.58 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
