Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 670204 |
| Слов в произведении (СВП): | 96337 |
| Приблизительно страниц: | 342 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 79.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.2 |
| СДП диалога, знаков: | 60.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9634 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8891 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 743 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2667.41 | —> 8514-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23246 (24.13% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73091 (75.87% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22347 (30.57%) |
| Прилагательное | 8240 (11.27%) |
| Глагол | 17237 (23.58%) |
| Местоимение-существительное | 7287 (9.97%) |
| Местоименное прилагательное | 4722 (6.46%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1404 (1.92%) |
| Числительное (порядковое) | 308 (0.42%) |
| Наречие | 4398 (6.02%) |
| Предикатив | 785 (1.07%) |
| Предлог | 8749 (11.97%) |
| Союз | 8357 (11.43%) |
| Междометие | 1492 (2.04%) |
| Вводное слово | 220 (0.30%) |
| Частица | 6145 (8.41%) |
| Причастие | 1627 (2.23%) |
| Деепричастие | 279 (0.38%) |
| Служебных слов: | 37275 (51.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.48 |
| . точка | 69.22 |
| - тире | 35.03 |
| ! восклицательный знак | 4.81 |
| ? вопросительный знак | 8.57 |
| ... многоточие | 8.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.17 |
| " кавычка | 9.38 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 1.22 |
| ; 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».
