Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 664704 |
| Слов в произведении (СВП): | 94937 |
| Приблизительно страниц: | 355 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.64 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.77 |
| СДП диалога, знаков: | 49.64 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.64% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11454 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10491 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 963 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3047.29 | —> 3016-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18501 (19.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76436 (80.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25786 (33.74%) |
| Прилагательное | 8468 (11.08%) |
| Глагол | 16707 (21.86%) |
| Местоимение-существительное | 6000 (7.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3891 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1429 (1.87%) |
| Числительное (порядковое) | 241 (0.32%) |
| Наречие | 3449 (4.51%) |
| Предикатив | 591 (0.77%) |
| Предлог | 9926 (12.99%) |
| Союз | 6534 (8.55%) |
| Междометие | 1319 (1.73%) |
| Вводное слово | 154 (0.20%) |
| Частица | 4066 (5.32%) |
| Причастие | 2107 (2.76%) |
| Деепричастие | 217 (0.28%) |
| Служебных слов: | 32114 (42.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 96.52 |
| . точка | 74.00 |
| - тире | 20.96 |
| ! восклицательный знак | 0.79 |
| ? вопросительный знак | 5.55 |
| ... многоточие | 17.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 3.83 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 24.67 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.17 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
