Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 691596 |
| Слов в произведении (СВП): | 98113 |
| Приблизительно страниц: | 357 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.43 |
| СДП диалога, знаков: | 50.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12773 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11443 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1330 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1306.83 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3139.49 | —> 2068-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20694 (21.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77419 (78.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 28268 (36.51%) |
| Прилагательное | 8278 (10.69%) |
| Глагол | 16037 (20.71%) |
| Местоимение-существительное | 5240 (6.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3907 (5.05%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1249 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 258 (0.33%) |
| Наречие | 3933 (5.08%) |
| Предикатив | 544 (0.70%) |
| Предлог | 10717 (13.84%) |
| Союз | 7469 (9.65%) |
| Междометие | 1356 (1.75%) |
| Вводное слово | 198 (0.26%) |
| Частица | 4598 (5.94%) |
| Причастие | 2068 (2.67%) |
| Деепричастие | 266 (0.34%) |
| Служебных слов: | 33764 (43.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.57 |
| . точка | 73.97 |
| - тире | 29.11 |
| ! восклицательный знак | 8.52 |
| ? вопросительный знак | 9.84 |
| ... многоточие | 1.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.40 |
| " кавычка | 4.09 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.19 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
