Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 672788 |
| Слов в произведении (СВП): | 94482 |
| Приблизительно страниц: | 340 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.92 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.99 |
| СДП диалога, знаков: | 51.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.12% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9954 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9218 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 736 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1192.73 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2719.98 | —> 7696-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22387 (23.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72095 (76.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21493 (29.81%) |
| Прилагательное | 8053 (11.17%) |
| Глагол | 17556 (24.35%) |
| Местоимение-существительное | 6819 (9.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3984 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1182 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 220 (0.31%) |
| Наречие | 4365 (6.05%) |
| Предикатив | 732 (1.02%) |
| Предлог | 8755 (12.14%) |
| Союз | 6959 (9.65%) |
| Междометие | 1164 (1.61%) |
| Вводное слово | 341 (0.47%) |
| Частица | 6043 (8.38%) |
| Причастие | 1737 (2.41%) |
| Деепричастие | 239 (0.33%) |
| Служебных слов: | 34316 (47.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.48 |
| . точка | 83.72 |
| - тире | 42.44 |
| ! восклицательный знак | 12.51 |
| ? вопросительный знак | 12.70 |
| ... многоточие | 5.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.52 |
| " кавычка | 3.55 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.28 |
| ; точка с запятой | 4.42 |
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».
