Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 679155 |
| Слов в произведении (СВП): | 94936 |
| Приблизительно страниц: | 359 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.71 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 93.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 125.34 |
| СДП диалога, знаков: | 48.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11747 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11155 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 592 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1355.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3247.40 | —> 1293-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19182 (20.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75754 (79.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25395 (33.52%) |
| Прилагательное | 9729 (12.84%) |
| Глагол | 17108 (22.58%) |
| Местоимение-существительное | 4909 (6.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3486 (4.60%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 859 (1.13%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.14%) |
| Наречие | 4035 (5.33%) |
| Предикатив | 650 (0.86%) |
| Предлог | 9324 (12.31%) |
| Союз | 7461 (9.85%) |
| Междометие | 1082 (1.43%) |
| Вводное слово | 279 (0.37%) |
| Частица | 5770 (7.62%) |
| Причастие | 2437 (3.22%) |
| Деепричастие | 335 (0.44%) |
| Служебных слов: | 32669 (43.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.41 |
| . точка | 58.45 |
| - тире | 24.36 |
| ! восклицательный знак | 8.87 |
| ? вопросительный знак | 5.86 |
| ... многоточие | 5.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 2.37 |
| () скобки | 0.43 |
| : двоеточие | 3.86 |
| ; точка с запятой | 2.17 |
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».
