Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 661689 |
| Слов в произведении (СВП): | 93087 |
| Приблизительно страниц: | 339 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.43 |
| СДП диалога, знаков: | 36.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10075 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9499 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 576 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1258.86 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2875.62 | —> 5331-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19308 (20.74% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73779 (79.26% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24212 (32.82%) |
| Прилагательное | 8029 (10.88%) |
| Глагол | 18678 (25.32%) |
| Местоимение-существительное | 6576 (8.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3115 (4.22%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1133 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 189 (0.26%) |
| Наречие | 3479 (4.72%) |
| Предикатив | 765 (1.04%) |
| Предлог | 8250 (11.18%) |
| Союз | 6863 (9.30%) |
| Междометие | 1570 (2.13%) |
| Вводное слово | 157 (0.21%) |
| Частица | 5343 (7.24%) |
| Причастие | 1416 (1.92%) |
| Деепричастие | 176 (0.24%) |
| Служебных слов: | 32054 (43.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.85 |
| . точка | 93.36 |
| - тире | 37.40 |
| ! восклицательный знак | 10.08 |
| ? вопросительный знак | 18.60 |
| ... многоточие | 8.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.85 |
| " кавычка | 16.80 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 9.38 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
