Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 662235 |
| Слов в произведении (СВП): | 96190 |
| Приблизительно страниц: | 361 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 94.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.11 |
| СДП диалога, знаков: | 83.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10013 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9488 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 525 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1160.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2658.11 | —> 8640-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21913 (22.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74277 (77.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27573 (37.12%) |
| Прилагательное | 9259 (12.47%) |
| Глагол | 15098 (20.33%) |
| Местоимение-существительное | 5378 (7.24%) |
| Местоименное прилагательное | 4803 (6.47%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 868 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 427 (0.57%) |
| Наречие | 3251 (4.38%) |
| Предикатив | 645 (0.87%) |
| Предлог | 9559 (12.87%) |
| Союз | 8120 (10.93%) |
| Междометие | 1342 (1.81%) |
| Вводное слово | 313 (0.42%) |
| Частица | 5573 (7.50%) |
| Причастие | 1901 (2.56%) |
| Деепричастие | 255 (0.34%) |
| Служебных слов: | 35354 (47.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.31 |
| . точка | 64.66 |
| - тире | 7.37 |
| ! восклицательный знак | 1.54 |
| ? вопросительный знак | 3.17 |
| ... многоточие | 0.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 7.02 |
| () скобки | 0.81 |
| : двоеточие | 3.15 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
