Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 651401 |
| Слов в произведении (СВП): | 96139 |
| Приблизительно страниц: | 330 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.18 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.32 |
| СДП диалога, знаков: | 51.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.33% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9971 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9045 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 926 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1252.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2853.51 | —> 5615-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21137 (21.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75002 (78.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25068 (33.42%) |
| Прилагательное | 8438 (11.25%) |
| Глагол | 19108 (25.48%) |
| Местоимение-существительное | 4413 (5.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3444 (4.59%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 676 (0.90%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.15%) |
| Наречие | 3589 (4.79%) |
| Предикатив | 634 (0.85%) |
| Предлог | 9229 (12.31%) |
| Союз | 8494 (11.33%) |
| Междометие | 1234 (1.65%) |
| Вводное слово | 254 (0.34%) |
| Частица | 6238 (8.32%) |
| Причастие | 1208 (1.61%) |
| Деепричастие | 202 (0.27%) |
| Служебных слов: | 33526 (44.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 142.39 |
| . точка | 89.28 |
| - тире | 31.43 |
| ! восклицательный знак | 1.81 |
| ? вопросительный знак | 6.62 |
| ... многоточие | 7.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 2.58 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.21 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
