Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 635238 |
| Слов в произведении (СВП): | 96247 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.42 |
| СДП диалога, знаков: | 67.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10699 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10165 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 534 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1196.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2826.83 | —> 6023-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23320 (24.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72927 (75.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20813 (28.54%) |
| Прилагательное | 7131 (9.78%) |
| Глагол | 16541 (22.68%) |
| Местоимение-существительное | 8652 (11.86%) |
| Местоименное прилагательное | 5369 (7.36%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 909 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 193 (0.26%) |
| Наречие | 4725 (6.48%) |
| Предикатив | 676 (0.93%) |
| Предлог | 10187 (13.97%) |
| Союз | 8906 (12.21%) |
| Междометие | 1627 (2.23%) |
| Вводное слово | 269 (0.37%) |
| Частица | 7120 (9.76%) |
| Причастие | 1390 (1.91%) |
| Деепричастие | 320 (0.44%) |
| Служебных слов: | 42460 (58.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.62 |
| . точка | 65.01 |
| - тире | 22.39 |
| ! восклицательный знак | 5.95 |
| ? вопросительный знак | 5.57 |
| ... многоточие | 3.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.31 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 9.11 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 2.72 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
