Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 693203 |
| Слов в произведении (СВП): | 93987 |
| Приблизительно страниц: | 364 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.84 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 82.05 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.03 |
| СДП диалога, знаков: | 63.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.94% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11716 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10892 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 824 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1318.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3116.57 | —> 2291-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19408 (20.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74579 (79.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25215 (33.81%) |
| Прилагательное | 8989 (12.05%) |
| Глагол | 16413 (22.01%) |
| Местоимение-существительное | 5913 (7.93%) |
| Местоименное прилагательное | 3893 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 623 (0.84%) |
| Числительное (порядковое) | 125 (0.17%) |
| Наречие | 3759 (5.04%) |
| Предикатив | 684 (0.92%) |
| Предлог | 9099 (12.20%) |
| Союз | 7172 (9.62%) |
| Междометие | 1490 (2.00%) |
| Вводное слово | 186 (0.25%) |
| Частица | 5549 (7.44%) |
| Причастие | 2128 (2.85%) |
| Деепричастие | 291 (0.39%) |
| Служебных слов: | 33602 (45.06%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.20 |
| . точка | 67.59 |
| - тире | 29.41 |
| ! восклицательный знак | 4.21 |
| ? вопросительный знак | 9.63 |
| ... многоточие | 10.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 5.39 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 2.75 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
