Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 671989 |
| Слов в произведении (СВП): | 93759 |
| Приблизительно страниц: | 337 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.49 |
| СДП диалога, знаков: | 41.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10996 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10236 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 760 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1272.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2943.65 | —> 4353-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21831 (23.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71928 (76.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24754 (34.41%) |
| Прилагательное | 7825 (10.88%) |
| Глагол | 16787 (23.34%) |
| Местоимение-существительное | 6000 (8.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3530 (4.91%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1161 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 271 (0.38%) |
| Наречие | 4779 (6.64%) |
| Предикатив | 844 (1.17%) |
| Предлог | 8903 (12.38%) |
| Союз | 7110 (9.88%) |
| Междометие | 1454 (2.02%) |
| Вводное слово | 277 (0.39%) |
| Частица | 6237 (8.67%) |
| Причастие | 1279 (1.78%) |
| Деепричастие | 277 (0.39%) |
| Служебных слов: | 33816 (47.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.78 |
| . точка | 92.45 |
| - тире | 50.08 |
| ! восклицательный знак | 7.65 |
| ? вопросительный знак | 15.64 |
| ... многоточие | 21.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.90 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.24 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 10.50 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 5.17 |
| ; 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».
