Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 623129 |
| Слов в произведении (СВП): | 94585 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.1 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.92 |
| СДП диалога, знаков: | 47.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.59% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8337 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8044 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 293 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1083.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2421.47 | —> 11110-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22337 (23.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72248 (76.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20250 (28.03%) |
| Прилагательное | 5748 (7.96%) |
| Глагол | 20963 (29.02%) |
| Местоимение-существительное | 9700 (13.43%) |
| Местоименное прилагательное | 3818 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 643 (0.89%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.20%) |
| Наречие | 3574 (4.95%) |
| Предикатив | 571 (0.79%) |
| Предлог | 9006 (12.47%) |
| Союз | 7904 (10.94%) |
| Междометие | 1729 (2.39%) |
| Вводное слово | 212 (0.29%) |
| Частица | 6821 (9.44%) |
| Причастие | 1009 (1.40%) |
| Деепричастие | 223 (0.31%) |
| Служебных слов: | 39426 (54.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.49 |
| . точка | 83.99 |
| - тире | 21.16 |
| ! восклицательный знак | 8.18 |
| ? вопросительный знак | 9.46 |
| ... многоточие | 2.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.26 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.71 |
| " кавычка | 9.46 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.82 |
| ; 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».
