Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 653527 |
| Слов в произведении (СВП): | 91805 |
| Приблизительно страниц: | 340 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.64 |
| СДП диалога, знаков: | 58.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.97% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10812 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10107 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 705 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1292.28 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3049.83 | —> 2986-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20772 (22.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71033 (77.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22754 (32.03%) |
| Прилагательное | 9071 (12.77%) |
| Глагол | 15534 (21.87%) |
| Местоимение-существительное | 6329 (8.91%) |
| Местоименное прилагательное | 4211 (5.93%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 872 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.17%) |
| Наречие | 4123 (5.80%) |
| Предикатив | 820 (1.15%) |
| Предлог | 8962 (12.62%) |
| Союз | 6431 (9.05%) |
| Междометие | 1316 (1.85%) |
| Вводное слово | 179 (0.25%) |
| Частица | 5494 (7.73%) |
| Причастие | 1845 (2.60%) |
| Деепричастие | 271 (0.38%) |
| Служебных слов: | 33212 (46.76%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.25 |
| . точка | 83.00 |
| - тире | 24.02 |
| ! восклицательный знак | 2.98 |
| ? вопросительный знак | 7.61 |
| ... многоточие | 9.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.42 |
| " кавычка | 21.31 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 0.84 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
