Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 650685 |
| Слов в произведении (СВП): | 94403 |
| Приблизительно страниц: | 338 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.44 |
| СДП диалога, знаков: | 50.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10163 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9376 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 787 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1170.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2685.37 | —> 8257-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19668 (20.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74735 (79.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23850 (31.91%) |
| Прилагательное | 7331 (9.81%) |
| Глагол | 17450 (23.35%) |
| Местоимение-существительное | 6657 (8.91%) |
| Местоименное прилагательное | 4001 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1451 (1.94%) |
| Числительное (порядковое) | 226 (0.30%) |
| Наречие | 3991 (5.34%) |
| Предикатив | 607 (0.81%) |
| Предлог | 9369 (12.54%) |
| Союз | 6910 (9.25%) |
| Междометие | 1442 (1.93%) |
| Вводное слово | 162 (0.22%) |
| Частица | 4544 (6.08%) |
| Причастие | 1675 (2.24%) |
| Деепричастие | 219 (0.29%) |
| Служебных слов: | 33311 (44.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 101.68 |
| . точка | 69.65 |
| - тире | 23.25 |
| ! восклицательный знак | 0.39 |
| ? вопросительный знак | 3.79 |
| ... многоточие | 21.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.85 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 7.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.18 |
| " кавычка | 27.86 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.49 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
