Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 679495 |
| Слов в произведении (СВП): | 97563 |
| Приблизительно страниц: | 339 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.55 |
| СДП диалога, знаков: | 47.16 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10390 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9772 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 618 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1180.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2719.45 | —> 7703-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24202 (24.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73361 (75.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21624 (29.48%) |
| Прилагательное | 6677 (9.10%) |
| Глагол | 19246 (26.23%) |
| Местоимение-существительное | 7575 (10.33%) |
| Местоименное прилагательное | 4542 (6.19%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 964 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.23%) |
| Наречие | 4710 (6.42%) |
| Предикатив | 613 (0.84%) |
| Предлог | 8641 (11.78%) |
| Союз | 9113 (12.42%) |
| Междометие | 1586 (2.16%) |
| Вводное слово | 318 (0.43%) |
| Частица | 7136 (9.73%) |
| Причастие | 1208 (1.65%) |
| Деепричастие | 370 (0.50%) |
| Служебных слов: | 39303 (53.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 134.00 |
| . точка | 78.01 |
| - тире | 35.83 |
| ! восклицательный знак | 8.86 |
| ? вопросительный знак | 11.71 |
| ... многоточие | 2.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.57 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.16 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.83 |
| " кавычка | 3.67 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 1.42 |
| ; 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».
