Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 680945 |
| Слов в произведении (СВП): | 99523 |
| Приблизительно страниц: | 346 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 73.31 |
| СДП диалога, знаков: | 35.26 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.83% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 14285 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12957 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1328 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1283.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3137.95 | —> 2081-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23374 (23.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76149 (76.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24872 (32.66%) |
| Прилагательное | 7838 (10.29%) |
| Глагол | 18547 (24.36%) |
| Местоимение-существительное | 7916 (10.40%) |
| Местоименное прилагательное | 3607 (4.74%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1234 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 248 (0.33%) |
| Наречие | 5033 (6.61%) |
| Предикатив | 813 (1.07%) |
| Предлог | 9318 (12.24%) |
| Союз | 8289 (10.89%) |
| Междометие | 1450 (1.90%) |
| Вводное слово | 339 (0.45%) |
| Частица | 6287 (8.26%) |
| Причастие | 1279 (1.68%) |
| Деепричастие | 199 (0.26%) |
| Служебных слов: | 37423 (49.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.35 |
| . точка | 88.82 |
| - тире | 34.37 |
| ! восклицательный знак | 10.54 |
| ? вопросительный знак | 16.27 |
| ... многоточие | 14.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.16 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.21 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 23.02 |
| () скобки | 1.94 |
| : двоеточие | 5.31 |
| ; точка с запятой | 0.72 |
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».
