Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 694371 |
| Слов в произведении (СВП): | 96661 |
| Приблизительно страниц: | 350 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.95 |
| СДП диалога, знаков: | 59.3 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9654 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9196 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 458 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2814.28 | —> 6203-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22069 (22.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74592 (77.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22520 (30.19%) |
| Прилагательное | 8211 (11.01%) |
| Глагол | 17711 (23.74%) |
| Местоимение-существительное | 6460 (8.66%) |
| Местоименное прилагательное | 3804 (5.10%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1171 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 236 (0.32%) |
| Наречие | 4318 (5.79%) |
| Предикатив | 643 (0.86%) |
| Предлог | 9283 (12.45%) |
| Союз | 7924 (10.62%) |
| Междометие | 1544 (2.07%) |
| Вводное слово | 231 (0.31%) |
| Частица | 7128 (9.56%) |
| Причастие | 1437 (1.93%) |
| Деепричастие | 309 (0.41%) |
| Служебных слов: | 36705 (49.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.96 |
| . точка | 70.77 |
| - тире | 29.37 |
| ! восклицательный знак | 9.27 |
| ? вопросительный знак | 9.08 |
| ... многоточие | 3.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.21 |
| " кавычка | 2.40 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 3.37 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
