Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 635677 |
| Слов в произведении (СВП): | 87724 |
| Приблизительно страниц: | 329 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.47 |
| СДП диалога, знаков: | 40.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10510 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9666 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 844 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1241.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2901.36 | —> 4960-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19618 (22.36% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68106 (77.64% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24034 (35.29%) |
| Прилагательное | 8722 (12.81%) |
| Глагол | 14789 (21.71%) |
| Местоимение-существительное | 4608 (6.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3428 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 850 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 193 (0.28%) |
| Наречие | 3973 (5.83%) |
| Предикатив | 778 (1.14%) |
| Предлог | 8506 (12.49%) |
| Союз | 6659 (9.78%) |
| Междометие | 1232 (1.81%) |
| Вводное слово | 367 (0.54%) |
| Частица | 5656 (8.30%) |
| Причастие | 2032 (2.98%) |
| Деепричастие | 193 (0.28%) |
| Служебных слов: | 30657 (45.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 95.01 |
| . точка | 117.12 |
| - тире | 35.87 |
| ! восклицательный знак | 7.26 |
| ? вопросительный знак | 13.53 |
| ... многоточие | 9.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.25 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.76 |
| " кавычка | 35.54 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 4.53 |
| ; 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».
