Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 674376 |
| Слов в произведении (СВП): | 93728 |
| Приблизительно страниц: | 333 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.11 |
| СДП диалога, знаков: | 39.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10834 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10329 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 505 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1195.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2837.85 | —> 5854-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19319 (20.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74409 (79.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23883 (32.10%) |
| Прилагательное | 7602 (10.22%) |
| Глагол | 18395 (24.72%) |
| Местоимение-существительное | 6918 (9.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3708 (4.98%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 846 (1.14%) |
| Числительное (порядковое) | 221 (0.30%) |
| Наречие | 3544 (4.76%) |
| Предикатив | 708 (0.95%) |
| Предлог | 9540 (12.82%) |
| Союз | 7345 (9.87%) |
| Междометие | 1384 (1.86%) |
| Вводное слово | 193 (0.26%) |
| Частица | 5178 (6.96%) |
| Причастие | 1143 (1.54%) |
| Деепричастие | 171 (0.23%) |
| Служебных слов: | 34446 (46.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.73 |
| . точка | 100.65 |
| - тире | 45.97 |
| ! восклицательный знак | 8.89 |
| ? вопросительный знак | 14.82 |
| ... многоточие | 3.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 4.28 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 5.11 |
| ; 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».
