Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 671477 |
| Слов в произведении (СВП): | 93821 |
| Приблизительно страниц: | 345 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.58 |
| СДП диалога, знаков: | 46.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10363 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10081 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 282 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1320.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3029.57 | —> 3234-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18456 (19.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75365 (80.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25129 (33.34%) |
| Прилагательное | 7978 (10.59%) |
| Глагол | 19215 (25.50%) |
| Местоимение-существительное | 5419 (7.19%) |
| Местоименное прилагательное | 2898 (3.85%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 726 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 252 (0.33%) |
| Наречие | 4022 (5.34%) |
| Предикатив | 645 (0.86%) |
| Предлог | 8611 (11.43%) |
| Союз | 6366 (8.45%) |
| Междометие | 1523 (2.02%) |
| Вводное слово | 140 (0.19%) |
| Частица | 6917 (9.18%) |
| Причастие | 1090 (1.45%) |
| Деепричастие | 256 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32148 (42.66%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.68 |
| . точка | 95.77 |
| - тире | 28.52 |
| ! восклицательный знак | 8.56 |
| ? вопросительный знак | 11.45 |
| ... многоточие | 2.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.28 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
| " кавычка | 4.26 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 5.90 |
| ; 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».
