Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 680972 |
| Слов в произведении (СВП): | 99253 |
| Приблизительно страниц: | 352 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 70.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.51 |
| СДП диалога, знаков: | 44.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12716 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11896 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 820 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1294.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3136.77 | —> 2095-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22158 (22.32% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77095 (77.68% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26368 (34.20%) |
| Прилагательное | 8766 (11.37%) |
| Глагол | 17376 (22.54%) |
| Местоимение-существительное | 6432 (8.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3532 (4.58%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1185 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.27%) |
| Наречие | 4104 (5.32%) |
| Предикатив | 761 (0.99%) |
| Предлог | 10235 (13.28%) |
| Союз | 7839 (10.17%) |
| Междометие | 1702 (2.21%) |
| Вводное слово | 230 (0.30%) |
| Частица | 6271 (8.13%) |
| Причастие | 1967 (2.55%) |
| Деепричастие | 271 (0.35%) |
| Служебных слов: | 36530 (47.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.81 |
| . точка | 72.60 |
| - тире | 28.07 |
| ! восклицательный знак | 8.77 |
| ? вопросительный знак | 10.35 |
| ... многоточие | 8.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 10.49 |
| () скобки | 0.66 |
| : двоеточие | 1.71 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
