Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 664905 |
| Слов в произведении (СВП): | 98138 |
| Приблизительно страниц: | 341 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 79.38 |
| СДП диалога, знаков: | 39.11 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.37% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8790 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8503 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 287 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1092.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2454.96 | —> 10870-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24403 (24.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73735 (75.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22063 (29.92%) |
| Прилагательное | 7252 (9.84%) |
| Глагол | 19649 (26.65%) |
| Местоимение-существительное | 8876 (12.04%) |
| Местоименное прилагательное | 4710 (6.39%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 922 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 209 (0.28%) |
| Наречие | 4753 (6.45%) |
| Предикатив | 1030 (1.40%) |
| Предлог | 8256 (11.20%) |
| Союз | 8696 (11.79%) |
| Междометие | 1720 (2.33%) |
| Вводное слово | 427 (0.58%) |
| Частица | 7105 (9.64%) |
| Причастие | 1208 (1.64%) |
| Деепричастие | 322 (0.44%) |
| Служебных слов: | 40131 (54.43%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.42 |
| . точка | 86.99 |
| - тире | 34.92 |
| ! восклицательный знак | 5.27 |
| ? вопросительный знак | 13.66 |
| ... многоточие | 8.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 4.38 |
| () скобки | 0.65 |
| : двоеточие | 8.34 |
| ; точка с запятой | 2.88 |
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».
