Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 655243 |
| Слов в произведении (СВП): | 91885 |
| Приблизительно страниц: | 342 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.64 |
| СДП диалога, знаков: | 46.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12774 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11809 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 965 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1419.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3369.59 | —> 713-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20348 (22.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71537 (77.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23194 (32.42%) |
| Прилагательное | 9611 (13.44%) |
| Глагол | 16684 (23.32%) |
| Местоимение-существительное | 6169 (8.62%) |
| Местоименное прилагательное | 3713 (5.19%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 869 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.18%) |
| Наречие | 4336 (6.06%) |
| Предикатив | 762 (1.07%) |
| Предлог | 7977 (11.15%) |
| Союз | 6311 (8.82%) |
| Междометие | 1308 (1.83%) |
| Вводное слово | 284 (0.40%) |
| Частица | 5280 (7.38%) |
| Причастие | 1315 (1.84%) |
| Деепричастие | 428 (0.60%) |
| Служебных слов: | 31482 (44.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.38 |
| . точка | 65.34 |
| - тире | 42.56 |
| ! восклицательный знак | 17.72 |
| ? вопросительный знак | 10.71 |
| ... многоточие | 28.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.56 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.72 |
| " кавычка | 10.32 |
| () скобки | 0.29 |
| : двоеточие | 8.55 |
| ; точка с запятой | 3.57 |
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».
