Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 696774 |
| Слов в произведении (СВП): | 99572 |
| Приблизительно страниц: | 380 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.76 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.53 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.48 |
| СДП диалога, знаков: | 54.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 12.97% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9650 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8585 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1065 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1128.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2557.24 | —> 9860-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20027 (20.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 79545 (79.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 28614 (35.97%) |
| Прилагательное | 11932 (15.00%) |
| Глагол | 14636 (18.40%) |
| Местоимение-существительное | 5222 (6.56%) |
| Местоименное прилагательное | 5387 (6.77%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1512 (1.90%) |
| Числительное (порядковое) | 273 (0.34%) |
| Наречие | 3922 (4.93%) |
| Предикатив | 495 (0.62%) |
| Предлог | 9834 (12.36%) |
| Союз | 6621 (8.32%) |
| Междометие | 1378 (1.73%) |
| Вводное слово | 163 (0.20%) |
| Частица | 4712 (5.92%) |
| Причастие | 1939 (2.44%) |
| Деепричастие | 287 (0.36%) |
| Служебных слов: | 33608 (42.25%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 73.48 |
| . точка | 78.80 |
| - тире | 5.25 |
| ! восклицательный знак | 7.80 |
| ? вопросительный знак | 2.85 |
| ... многоточие | 0.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 17.48 |
| () скобки | 0.77 |
| : двоеточие | 0.82 |
| ; точка с запятой | 0.29 |
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».
