Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 690229 |
| Слов в произведении (СВП): | 99577 |
| Приблизительно страниц: | 375 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.69 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 88.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 120.75 |
| СДП диалога, знаков: | 59.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.28% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9666 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9131 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 535 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1190.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2681.31 | —> 8310-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21155 (21.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 78422 (78.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27729 (35.36%) |
| Прилагательное | 9524 (12.14%) |
| Глагол | 16898 (21.55%) |
| Местоимение-существительное | 6112 (7.79%) |
| Местоименное прилагательное | 4791 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1311 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 260 (0.33%) |
| Наречие | 4200 (5.36%) |
| Предикатив | 404 (0.52%) |
| Предлог | 10523 (13.42%) |
| Союз | 7367 (9.39%) |
| Междометие | 1444 (1.84%) |
| Вводное слово | 129 (0.16%) |
| Частица | 4556 (5.81%) |
| Причастие | 2181 (2.78%) |
| Деепричастие | 348 (0.44%) |
| Служебных слов: | 35280 (44.99%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.70 |
| . точка | 65.07 |
| - тире | 3.06 |
| ! восклицательный знак | 0.32 |
| ? вопросительный знак | 8.26 |
| ... многоточие | 2.19 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 7.79 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 3.65 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
