Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 686230 |
| Слов в произведении (СВП): | 98943 |
| Приблизительно страниц: | 369 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.63 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.58 |
| СДП авторского текста, знаков: | 99.49 |
| СДП диалога, знаков: | 53.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9618 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9159 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 459 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2678.13 | —> 8355-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22362 (22.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76581 (77.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23940 (31.26%) |
| Прилагательное | 9607 (12.54%) |
| Глагол | 17077 (22.30%) |
| Местоимение-существительное | 7794 (10.18%) |
| Местоименное прилагательное | 5869 (7.66%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1106 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 173 (0.23%) |
| Наречие | 4567 (5.96%) |
| Предикатив | 923 (1.21%) |
| Предлог | 9756 (12.74%) |
| Союз | 6489 (8.47%) |
| Междометие | 1351 (1.76%) |
| Вводное слово | 269 (0.35%) |
| Частица | 5698 (7.44%) |
| Причастие | 1995 (2.61%) |
| Деепричастие | 299 (0.39%) |
| Служебных слов: | 37539 (49.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.78 |
| . точка | 68.42 |
| - тире | 9.14 |
| ! восклицательный знак | 4.03 |
| ? вопросительный знак | 8.95 |
| ... многоточие | 8.23 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 6.01 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 1.71 |
| ; точка с запятой | 0.23 |
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».
