Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 689985 |
| Слов в произведении (СВП): | 95020 |
| Приблизительно страниц: | 356 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.01 |
| СДП диалога, знаков: | 41.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11314 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10147 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1167 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1334.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3102.32 | —> 2436-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17595 (18.52% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77425 (81.48% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27277 (35.23%) |
| Прилагательное | 8115 (10.48%) |
| Глагол | 16916 (21.85%) |
| Местоимение-существительное | 6510 (8.41%) |
| Местоименное прилагательное | 3640 (4.70%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 992 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 259 (0.33%) |
| Наречие | 3208 (4.14%) |
| Предикатив | 613 (0.79%) |
| Предлог | 9301 (12.01%) |
| Союз | 5920 (7.65%) |
| Междометие | 1357 (1.75%) |
| Вводное слово | 181 (0.23%) |
| Частица | 4673 (6.04%) |
| Причастие | 1996 (2.58%) |
| Деепричастие | 304 (0.39%) |
| Служебных слов: | 31892 (41.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.51 |
| . точка | 84.37 |
| - тире | 29.52 |
| ! восклицательный знак | 7.55 |
| ? вопросительный знак | 14.55 |
| ... многоточие | 7.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.16 |
| " кавычка | 31.45 |
| () скобки | 0.74 |
| : двоеточие | 3.38 |
| ; точка с запятой | 0.44 |
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».
