Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 652778 |
| Слов в произведении (СВП): | 99676 |
| Приблизительно страниц: | 349 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.79 |
| СДП диалога, знаков: | 53.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.29% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 1.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8909 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8430 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 479 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1066.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2347.84 | —> 11471-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 26633 (26.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73043 (73.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24445 (33.47%) |
| Прилагательное | 7619 (10.43%) |
| Глагол | 17813 (24.39%) |
| Местоимение-существительное | 7353 (10.07%) |
| Местоименное прилагательное | 4616 (6.32%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1511 (2.07%) |
| Числительное (порядковое) | 271 (0.37%) |
| Наречие | 4769 (6.53%) |
| Предикатив | 841 (1.15%) |
| Предлог | 10181 (13.94%) |
| Союз | 8741 (11.97%) |
| Междометие | 1768 (2.42%) |
| Вводное слово | 347 (0.48%) |
| Частица | 6723 (9.20%) |
| Причастие | 1058 (1.45%) |
| Деепричастие | 292 (0.40%) |
| Служебных слов: | 40036 (54.81%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.12 |
| . точка | 85.80 |
| - тире | 7.56 |
| ! восклицательный знак | 1.72 |
| ? вопросительный знак | 5.95 |
| ... многоточие | 0.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 6.60 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 3.96 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
