Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 653424 |
| Слов в произведении (СВП): | 96593 |
| Приблизительно страниц: | 324 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.14 |
| СДП диалога, знаков: | 39.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9721 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9241 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 480 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1093.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2519.43 | —> 10273-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23488 (24.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73105 (75.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21506 (29.42%) |
| Прилагательное | 7187 (9.83%) |
| Глагол | 19325 (26.43%) |
| Местоимение-существительное | 9948 (13.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3145 (4.30%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1065 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.17%) |
| Наречие | 4815 (6.59%) |
| Предикатив | 866 (1.18%) |
| Предлог | 8260 (11.30%) |
| Союз | 8372 (11.45%) |
| Междометие | 1825 (2.50%) |
| Вводное слово | 382 (0.52%) |
| Частица | 6518 (8.92%) |
| Причастие | 973 (1.33%) |
| Деепричастие | 211 (0.29%) |
| Служебных слов: | 38672 (52.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.35 |
| . точка | 105.97 |
| - тире | 44.97 |
| ! восклицательный знак | 10.77 |
| ? вопросительный знак | 17.08 |
| ... многоточие | 14.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 6.27 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 5.03 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
