Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 694573 |
| Слов в произведении (СВП): | 99042 |
| Приблизительно страниц: | 359 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.22 |
| СДП диалога, знаков: | 49.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.71% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9812 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9284 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 528 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1168.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2633.27 | —> 8946-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20510 (20.71% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 78532 (79.29% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27418 (34.91%) |
| Прилагательное | 7716 (9.83%) |
| Глагол | 18333 (23.34%) |
| Местоимение-существительное | 7486 (9.53%) |
| Местоименное прилагательное | 4384 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1497 (1.91%) |
| Числительное (порядковое) | 262 (0.33%) |
| Наречие | 3653 (4.65%) |
| Предикатив | 650 (0.83%) |
| Предлог | 10244 (13.04%) |
| Союз | 6524 (8.31%) |
| Междометие | 1408 (1.79%) |
| Вводное слово | 238 (0.30%) |
| Частица | 4947 (6.30%) |
| Причастие | 2071 (2.64%) |
| Деепричастие | 255 (0.32%) |
| Служебных слов: | 35506 (45.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.53 |
| . точка | 96.73 |
| - тире | 15.07 |
| ! восклицательный знак | 0.20 |
| ? вопросительный знак | 8.26 |
| ... многоточие | 0.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 6.13 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.90 |
| ; 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».
