Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 655323 |
| Слов в произведении (СВП): | 95255 |
| Приблизительно страниц: | 338 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.35 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.16 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.07 |
| СДП диалога, знаков: | 51.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.98% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10567 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9812 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 755 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1241.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2882.18 | —> 5230-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21202 (22.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74053 (77.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22425 (30.28%) |
| Прилагательное | 9699 (13.10%) |
| Глагол | 15060 (20.34%) |
| Местоимение-существительное | 7207 (9.73%) |
| Местоименное прилагательное | 4870 (6.58%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1093 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 249 (0.34%) |
| Наречие | 3919 (5.29%) |
| Предикатив | 560 (0.76%) |
| Предлог | 8560 (11.56%) |
| Союз | 7629 (10.30%) |
| Междометие | 1339 (1.81%) |
| Вводное слово | 266 (0.36%) |
| Частица | 5429 (7.33%) |
| Причастие | 1976 (2.67%) |
| Деепричастие | 271 (0.37%) |
| Служебных слов: | 35575 (48.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.91 |
| . точка | 74.23 |
| - тире | 23.54 |
| ! восклицательный знак | 8.44 |
| ? вопросительный знак | 10.86 |
| ... многоточие | 13.97 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.35 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 7.80 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 6.29 |
| ; точка с запятой | 0.42 |
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».
