Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 663986 |
| Слов в произведении (СВП): | 98377 |
| Приблизительно страниц: | 342 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.88 |
| СДП диалога, знаков: | 44.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10841 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10258 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 583 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1273.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2977.52 | —> 3867-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20819 (21.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77558 (78.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25322 (32.65%) |
| Прилагательное | 8637 (11.14%) |
| Глагол | 18124 (23.37%) |
| Местоимение-существительное | 7602 (9.80%) |
| Местоименное прилагательное | 4141 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 803 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 148 (0.19%) |
| Наречие | 4348 (5.61%) |
| Предикатив | 610 (0.79%) |
| Предлог | 8922 (11.50%) |
| Союз | 7530 (9.71%) |
| Междометие | 1290 (1.66%) |
| Вводное слово | 209 (0.27%) |
| Частица | 5617 (7.24%) |
| Причастие | 2004 (2.58%) |
| Деепричастие | 203 (0.26%) |
| Служебных слов: | 35536 (45.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.87 |
| . точка | 62.93 |
| - тире | 32.16 |
| ! восклицательный знак | 2.51 |
| ? вопросительный знак | 6.78 |
| ... многоточие | 32.20 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.10 |
| " кавычка | 6.75 |
| () скобки | 0.79 |
| : двоеточие | 6.14 |
| ; точка с запятой | 10.82 |
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».
