Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 673353 |
| Слов в произведении (СВП): | 91240 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.65 |
| СДП диалога, знаков: | 39.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10417 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9803 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 614 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1244.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2874.95 | —> 5341-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21497 (23.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69743 (76.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22382 (32.09%) |
| Прилагательное | 6775 (9.71%) |
| Глагол | 17410 (24.96%) |
| Местоимение-существительное | 6456 (9.26%) |
| Местоименное прилагательное | 2748 (3.94%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1008 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 208 (0.30%) |
| Наречие | 4548 (6.52%) |
| Предикатив | 843 (1.21%) |
| Предлог | 9073 (13.01%) |
| Союз | 8256 (11.84%) |
| Междометие | 1355 (1.94%) |
| Вводное слово | 186 (0.27%) |
| Частица | 6230 (8.93%) |
| Причастие | 1898 (2.72%) |
| Деепричастие | 180 (0.26%) |
| Служебных слов: | 34507 (49.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.86 |
| . точка | 98.66 |
| - тире | 56.81 |
| ! восклицательный знак | 16.10 |
| ? вопросительный знак | 25.73 |
| ... многоточие | 8.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.75 |
| " кавычка | 8.47 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 5.71 |
| ; точка с запятой | 0.62 |
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».
