Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 625926 |
| Слов в произведении (СВП): | 96365 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.33 |
| СДП диалога, знаков: | 45.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10522 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9821 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 701 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1157.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2695.70 | —> 8100-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24181 (25.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72184 (74.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22079 (30.59%) |
| Прилагательное | 8166 (11.31%) |
| Глагол | 18116 (25.10%) |
| Местоимение-существительное | 8106 (11.23%) |
| Местоименное прилагательное | 4293 (5.95%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1124 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.25%) |
| Наречие | 4888 (6.77%) |
| Предикатив | 1005 (1.39%) |
| Предлог | 7973 (11.05%) |
| Союз | 8483 (11.75%) |
| Междометие | 1609 (2.23%) |
| Вводное слово | 585 (0.81%) |
| Частица | 6561 (9.09%) |
| Причастие | 1127 (1.56%) |
| Деепричастие | 145 (0.20%) |
| Служебных слов: | 37770 (52.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.70 |
| . точка | 53.73 |
| - тире | 18.61 |
| ! восклицательный знак | 24.47 |
| ? вопросительный знак | 16.84 |
| ... многоточие | 12.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.72 |
| " кавычка | 9.70 |
| () скобки | 0.83 |
| : двоеточие | 13.16 |
| ; точка с запятой | 0.48 |
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».
