Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 700692 |
| Слов в произведении (СВП): | 99130 |
| Приблизительно страниц: | 359 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 65.48 |
| СДП диалога, знаков: | 40.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11037 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10292 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 745 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1250.66 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2906.25 | —> 4879-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21767 (21.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77363 (78.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25174 (32.54%) |
| Прилагательное | 8719 (11.27%) |
| Глагол | 17272 (22.33%) |
| Местоимение-существительное | 8553 (11.06%) |
| Местоименное прилагательное | 4609 (5.96%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1277 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.25%) |
| Наречие | 4084 (5.28%) |
| Предикатив | 852 (1.10%) |
| Предлог | 9123 (11.79%) |
| Союз | 7021 (9.08%) |
| Междометие | 1549 (2.00%) |
| Вводное слово | 246 (0.32%) |
| Частица | 4876 (6.30%) |
| Причастие | 1739 (2.25%) |
| Деепричастие | 231 (0.30%) |
| Служебных слов: | 36218 (46.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 91.44 |
| . точка | 109.91 |
| - тире | 34.10 |
| ! восклицательный знак | 11.40 |
| ? вопросительный знак | 15.96 |
| ... многоточие | 4.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.21 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.66 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.47 |
| " кавычка | 10.17 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.10 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
