Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 659859 |
| Слов в произведении (СВП): | 92316 |
| Приблизительно страниц: | 344 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 83.25 |
| СДП диалога, знаков: | 50.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.19% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12061 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11414 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 647 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1398.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3321.49 | —> 922-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19934 (21.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72382 (78.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24348 (33.64%) |
| Прилагательное | 9013 (12.45%) |
| Глагол | 17329 (23.94%) |
| Местоимение-существительное | 4722 (6.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3285 (4.54%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 971 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 197 (0.27%) |
| Наречие | 4189 (5.79%) |
| Предикатив | 599 (0.83%) |
| Предлог | 9219 (12.74%) |
| Союз | 6529 (9.02%) |
| Междометие | 1334 (1.84%) |
| Вводное слово | 294 (0.41%) |
| Частица | 5528 (7.64%) |
| Причастие | 2347 (3.24%) |
| Деепричастие | 300 (0.41%) |
| Служебных слов: | 31216 (43.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.42 |
| . точка | 80.86 |
| - тире | 19.74 |
| ! восклицательный знак | 1.72 |
| ? вопросительный знак | 8.05 |
| ... многоточие | 9.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.39 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 13.61 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.49 |
| ; 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».
