Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 673242 |
| Слов в произведении (СВП): | 93400 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.02 |
| СДП диалога, знаков: | 44.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10239 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9457 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 782 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2926.98 | —> 4596-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19290 (20.65% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74110 (79.35% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23586 (31.83%) |
| Прилагательное | 8594 (11.60%) |
| Глагол | 17181 (23.18%) |
| Местоимение-существительное | 6419 (8.66%) |
| Местоименное прилагательное | 3460 (4.67%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1144 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.28%) |
| Наречие | 3519 (4.75%) |
| Предикатив | 668 (0.90%) |
| Предлог | 8141 (10.98%) |
| Союз | 7299 (9.85%) |
| Междометие | 1787 (2.41%) |
| Вводное слово | 204 (0.28%) |
| Частица | 4749 (6.41%) |
| Причастие | 1575 (2.13%) |
| Деепричастие | 144 (0.19%) |
| Служебных слов: | 32212 (43.47%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.99 |
| . точка | 88.25 |
| - тире | 36.27 |
| ! восклицательный знак | 7.82 |
| ? вопросительный знак | 13.85 |
| ... многоточие | 7.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 15.03 |
| () скобки | 0.40 |
| : двоеточие | 8.34 |
| ; 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».
