Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 660269 |
| Слов в произведении (СВП): | 92634 |
| Приблизительно страниц: | 337 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.62 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.03 |
| СДП диалога, знаков: | 50.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.73% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9268 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8873 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 395 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1173.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2645.84 | —> 8806-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18889 (20.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73745 (79.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23024 (31.22%) |
| Прилагательное | 7505 (10.18%) |
| Глагол | 16893 (22.91%) |
| Местоимение-существительное | 6524 (8.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3855 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1044 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 235 (0.32%) |
| Наречие | 3679 (4.99%) |
| Предикатив | 641 (0.87%) |
| Предлог | 10774 (14.61%) |
| Союз | 6145 (8.33%) |
| Междометие | 1267 (1.72%) |
| Вводное слово | 217 (0.29%) |
| Частица | 4775 (6.48%) |
| Причастие | 2544 (3.45%) |
| Деепричастие | 282 (0.38%) |
| Служебных слов: | 33852 (45.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.74 |
| . точка | 83.40 |
| - тире | 27.01 |
| ! восклицательный знак | 4.37 |
| ? вопросительный знак | 10.81 |
| ... многоточие | 1.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 2.66 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.78 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
