Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 652998 |
| Слов в произведении (СВП): | 95647 |
| Приблизительно страниц: | 349 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.34 |
| СДП диалога, знаков: | 58.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 40.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10622 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10044 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 578 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1248.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2871.65 | —> 5383-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24108 (25.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71539 (74.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23095 (32.28%) |
| Прилагательное | 9212 (12.88%) |
| Глагол | 14820 (20.72%) |
| Местоимение-существительное | 5121 (7.16%) |
| Местоименное прилагательное | 5113 (7.15%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1363 (1.91%) |
| Числительное (порядковое) | 475 (0.66%) |
| Наречие | 4510 (6.30%) |
| Предикатив | 616 (0.86%) |
| Предлог | 9892 (13.83%) |
| Союз | 9497 (13.28%) |
| Междометие | 1450 (2.03%) |
| Вводное слово | 313 (0.44%) |
| Частица | 6101 (8.53%) |
| Причастие | 1677 (2.34%) |
| Деепричастие | 255 (0.36%) |
| Служебных слов: | 37754 (52.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 80.90 |
| . точка | 59.21 |
| - тире | 14.83 |
| ! восклицательный знак | 9.97 |
| ? вопросительный знак | 7.78 |
| ... многоточие | 6.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.63 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 6.65 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 8.53 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
