Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 677363 |
| Слов в произведении (СВП): | 99150 |
| Приблизительно страниц: | 352 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.45 |
| СДП диалога, знаков: | 43.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8608 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7728 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 880 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1162.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2547.93 | —> 9969-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19371 (19.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 79779 (80.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26092 (32.71%) |
| Прилагательное | 8197 (10.27%) |
| Глагол | 19343 (24.25%) |
| Местоимение-существительное | 5899 (7.39%) |
| Местоименное прилагательное | 3557 (4.46%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1030 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.24%) |
| Наречие | 4766 (5.97%) |
| Предикатив | 477 (0.60%) |
| Предлог | 10522 (13.19%) |
| Союз | 6340 (7.95%) |
| Междометие | 1177 (1.48%) |
| Вводное слово | 179 (0.22%) |
| Частица | 4186 (5.25%) |
| Причастие | 2119 (2.66%) |
| Деепричастие | 430 (0.54%) |
| Служебных слов: | 32295 (40.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 138.03 |
| . точка | 79.56 |
| - тире | 31.42 |
| ! восклицательный знак | 4.96 |
| ? вопросительный знак | 7.86 |
| ... многоточие | 11.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 1.83 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 5.93 |
| ; точка с запятой | 1.60 |
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».
