Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 697887 |
| Слов в произведении (СВП): | 99823 |
| Приблизительно страниц: | 355 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.89 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.94 |
| СДП диалога, знаков: | 53.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11729 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10846 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 883 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1263.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2966.99 | —> 4011-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23690 (23.73% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76133 (76.27% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23987 (31.51%) |
| Прилагательное | 7642 (10.04%) |
| Глагол | 18940 (24.88%) |
| Местоимение-существительное | 6745 (8.86%) |
| Местоименное прилагательное | 4484 (5.89%) |
| Местоимение-предикатив | 25 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 888 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 220 (0.29%) |
| Наречие | 4810 (6.32%) |
| Предикатив | 573 (0.75%) |
| Предлог | 9984 (13.11%) |
| Союз | 8488 (11.15%) |
| Междометие | 1659 (2.18%) |
| Вводное слово | 275 (0.36%) |
| Частица | 6681 (8.78%) |
| Причастие | 1235 (1.62%) |
| Деепричастие | 299 (0.39%) |
| Служебных слов: | 38640 (50.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.32 |
| . точка | 68.85 |
| - тире | 26.40 |
| ! восклицательный знак | 8.66 |
| ? вопросительный знак | 8.26 |
| ... многоточие | 2.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.90 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.43 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 3.79 |
| () скобки | 1.09 |
| : двоеточие | 1.32 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
