Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 617978 |
| Слов в произведении (СВП): | 89468 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.44 |
| СДП диалога, знаков: | 40.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10169 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9339 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 830 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2855.28 | —> 5584-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19994 (22.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69474 (77.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20888 (30.07%) |
| Прилагательное | 7933 (11.42%) |
| Глагол | 16507 (23.76%) |
| Местоимение-существительное | 7669 (11.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3717 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1259 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 242 (0.35%) |
| Наречие | 3839 (5.53%) |
| Предикатив | 731 (1.05%) |
| Предлог | 8618 (12.40%) |
| Союз | 6042 (8.70%) |
| Междометие | 1342 (1.93%) |
| Вводное слово | 264 (0.38%) |
| Частица | 5674 (8.17%) |
| Причастие | 1063 (1.53%) |
| Деепричастие | 186 (0.27%) |
| Служебных слов: | 33526 (48.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.63 |
| . точка | 103.62 |
| - тире | 20.57 |
| ! восклицательный знак | 7.12 |
| ? вопросительный знак | 15.83 |
| ... многоточие | 5.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.75 |
| " кавычка | 3.91 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 4.24 |
| ; 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».
