Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 698079 |
| Слов в произведении (СВП): | 94863 |
| Приблизительно страниц: | 361 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.75 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.04 |
| СДП диалога, знаков: | 60.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10982 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10494 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 488 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1343.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3098.28 | —> 2482-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20401 (21.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74462 (78.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24763 (33.26%) |
| Прилагательное | 9395 (12.62%) |
| Глагол | 18129 (24.35%) |
| Местоимение-существительное | 6105 (8.20%) |
| Местоименное прилагательное | 4351 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 602 (0.81%) |
| Числительное (порядковое) | 84 (0.11%) |
| Наречие | 4788 (6.43%) |
| Предикатив | 596 (0.80%) |
| Предлог | 7928 (10.65%) |
| Союз | 7350 (9.87%) |
| Междометие | 1568 (2.11%) |
| Вводное слово | 195 (0.26%) |
| Частица | 4794 (6.44%) |
| Причастие | 1564 (2.10%) |
| Деепричастие | 327 (0.44%) |
| Служебных слов: | 32629 (43.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.03 |
| . точка | 60.94 |
| - тире | 26.58 |
| ! восклицательный знак | 8.03 |
| ? вопросительный знак | 6.85 |
| ... многоточие | 8.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.60 |
| " кавычка | 5.64 |
| () скобки | 1.40 |
| : двоеточие | 5.38 |
| ; точка с запятой | 0.36 |
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».
