Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 648912 |
| Слов в произведении (СВП): | 95770 |
| Приблизительно страниц: | 336 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 84.11 |
| СДП авторского текста, знаков: | 114.81 |
| СДП диалога, знаков: | 54.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10705 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9859 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 846 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1309.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3037.96 | —> 3117-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19413 (20.27% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76357 (79.73% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24587 (32.20%) |
| Прилагательное | 9786 (12.82%) |
| Глагол | 15995 (20.95%) |
| Местоимение-существительное | 6089 (7.97%) |
| Местоименное прилагательное | 4143 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 804 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.24%) |
| Наречие | 3087 (4.04%) |
| Предикатив | 558 (0.73%) |
| Предлог | 8686 (11.38%) |
| Союз | 8323 (10.90%) |
| Междометие | 1615 (2.12%) |
| Вводное слово | 224 (0.29%) |
| Частица | 5369 (7.03%) |
| Причастие | 2196 (2.88%) |
| Деепричастие | 186 (0.24%) |
| Служебных слов: | 34637 (45.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 152.21 |
| . точка | 53.18 |
| - тире | 31.30 |
| ! восклицательный знак | 9.19 |
| ? вопросительный знак | 11.32 |
| ... многоточие | 15.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.46 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.58 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 2.89 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 5.69 |
| ; точка с запятой | 5.70 |
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».
