Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 623140 |
| Слов в произведении (СВП): | 93792 |
| Приблизительно страниц: | 316 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.08 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.06 |
| СДП диалога, знаков: | 44.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8699 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8368 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 331 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1117.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2463.97 | —> 10782-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23821 (25.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69971 (74.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20918 (29.90%) |
| Прилагательное | 7898 (11.29%) |
| Глагол | 17714 (25.32%) |
| Местоимение-существительное | 9219 (13.18%) |
| Местоименное прилагательное | 4305 (6.15%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 980 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 183 (0.26%) |
| Наречие | 4807 (6.87%) |
| Предикатив | 853 (1.22%) |
| Предлог | 8022 (11.46%) |
| Союз | 8635 (12.34%) |
| Междометие | 1689 (2.41%) |
| Вводное слово | 242 (0.35%) |
| Частица | 6511 (9.31%) |
| Причастие | 890 (1.27%) |
| Деепричастие | 200 (0.29%) |
| Служебных слов: | 38830 (55.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.32 |
| . точка | 86.61 |
| - тире | 20.98 |
| ! восклицательный знак | 2.53 |
| ? вопросительный знак | 17.76 |
| ... многоточие | 15.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.41 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.37 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 2.29 |
| () скобки | 0.81 |
| : двоеточие | 2.10 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
