Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 679383 |
| Слов в произведении (СВП): | 98652 |
| Приблизительно страниц: | 350 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.77 |
| СДП диалога, знаков: | 50.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.92% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10351 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9583 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 768 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1199.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2775.01 | —> 6837-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20899 (21.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77753 (78.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25792 (33.17%) |
| Прилагательное | 8431 (10.84%) |
| Глагол | 17280 (22.22%) |
| Местоимение-существительное | 9201 (11.83%) |
| Местоименное прилагательное | 5361 (6.89%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 935 (1.20%) |
| Числительное (порядковое) | 330 (0.42%) |
| Наречие | 3581 (4.61%) |
| Предикатив | 578 (0.74%) |
| Предлог | 8203 (10.55%) |
| Союз | 7283 (9.37%) |
| Междометие | 1290 (1.66%) |
| Вводное слово | 268 (0.34%) |
| Частица | 5541 (7.13%) |
| Причастие | 1336 (1.72%) |
| Деепричастие | 131 (0.17%) |
| Служебных слов: | 37285 (47.95%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.56 |
| . точка | 61.39 |
| - тире | 25.06 |
| ! восклицательный знак | 16.43 |
| ? вопросительный знак | 5.78 |
| ... многоточие | 9.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.79 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.41 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.95 |
| " кавычка | 8.86 |
| () скобки | 0.24 |
| : двоеточие | 7.48 |
| ; точка с запятой | 5.54 |
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».
