Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 745284 |
| Слов в произведении (СВП): | 99884 |
| Приблизительно страниц: | 357 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 92.15 |
| СДП авторского текста, знаков: | 111.51 |
| СДП диалога, знаков: | 77.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21.18% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13718 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12785 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 933 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1385.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3345.56 | —> 825-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23578 (23.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76306 (76.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24199 (31.71%) |
| Прилагательное | 9513 (12.47%) |
| Глагол | 17811 (23.34%) |
| Местоимение-существительное | 6421 (8.41%) |
| Местоименное прилагательное | 3775 (4.95%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 776 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 178 (0.23%) |
| Наречие | 4676 (6.13%) |
| Предикатив | 708 (0.93%) |
| Предлог | 9350 (12.25%) |
| Союз | 8617 (11.29%) |
| Междометие | 1566 (2.05%) |
| Вводное слово | 384 (0.50%) |
| Частица | 7158 (9.38%) |
| Причастие | 1780 (2.33%) |
| Деепричастие | 215 (0.28%) |
| Служебных слов: | 37500 (49.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 163.87 |
| . точка | 57.77 |
| - тире | 28.18 |
| ! восклицательный знак | 9.10 |
| ? вопросительный знак | 9.88 |
| ... многоточие | 1.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.19 |
| " кавычка | 5.31 |
| () скобки | 1.61 |
| : двоеточие | 5.30 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
