Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 676154 |
| Слов в произведении (СВП): | 91944 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.32 |
| СДП диалога, знаков: | 55.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8931 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8494 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 437 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1138.72 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2579.74 | —> 9590-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22269 (24.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69675 (75.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20612 (29.58%) |
| Прилагательное | 6834 (9.81%) |
| Глагол | 17553 (25.19%) |
| Местоимение-существительное | 7814 (11.21%) |
| Местоименное прилагательное | 3822 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1079 (1.55%) |
| Числительное (порядковое) | 217 (0.31%) |
| Наречие | 3856 (5.53%) |
| Предикатив | 829 (1.19%) |
| Предлог | 8972 (12.88%) |
| Союз | 8886 (12.75%) |
| Междометие | 1294 (1.86%) |
| Вводное слово | 237 (0.34%) |
| Частица | 6433 (9.23%) |
| Причастие | 1681 (2.41%) |
| Деепричастие | 278 (0.40%) |
| Служебных слов: | 37749 (54.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.47 |
| . точка | 90.78 |
| - тире | 48.21 |
| ! восклицательный знак | 1.71 |
| ? вопросительный знак | 12.16 |
| ... многоточие | 6.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 4.05 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.58 |
| ; 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».
