Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 645512 |
| Слов в произведении (СВП): | 94492 |
| Приблизительно страниц: | 314 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.26 |
| СДП диалога, знаков: | 54.39 |
| Доля диалогов в тексте: | 60.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8839 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8510 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 329 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1101.09 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2481.53 | —> 10643-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 26391 (27.93% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68101 (72.07% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18131 (26.62%) |
| Прилагательное | 6776 (9.95%) |
| Глагол | 18349 (26.94%) |
| Местоимение-существительное | 9408 (13.81%) |
| Местоименное прилагательное | 4577 (6.72%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 693 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 85 (0.12%) |
| Наречие | 5206 (7.64%) |
| Предикатив | 1035 (1.52%) |
| Предлог | 7006 (10.29%) |
| Союз | 8833 (12.97%) |
| Междометие | 2288 (3.36%) |
| Вводное слово | 360 (0.53%) |
| Частица | 8761 (12.86%) |
| Причастие | 734 (1.08%) |
| Деепричастие | 274 (0.40%) |
| Служебных слов: | 41535 (60.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.24 |
| . точка | 66.40 |
| - тире | 42.50 |
| ! восклицательный знак | 8.59 |
| ? вопросительный знак | 18.23 |
| ... многоточие | 22.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.41 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.94 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 3.19 |
| () скобки | 0.31 |
| : двоеточие | 8.42 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
