Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 677325 |
| Слов в произведении (СВП): | 93808 |
| Приблизительно страниц: | 346 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.82 |
| СДП диалога, знаков: | 53.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9250 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8920 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 330 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1161.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2622.88 | —> 9087-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19107 (20.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74701 (79.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23798 (31.86%) |
| Прилагательное | 8087 (10.83%) |
| Глагол | 17013 (22.77%) |
| Местоимение-существительное | 6328 (8.47%) |
| Местоименное прилагательное | 4406 (5.90%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1045 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 257 (0.34%) |
| Наречие | 3488 (4.67%) |
| Предикатив | 544 (0.73%) |
| Предлог | 10622 (14.22%) |
| Союз | 6030 (8.07%) |
| Междометие | 1288 (1.72%) |
| Вводное слово | 189 (0.25%) |
| Частица | 4862 (6.51%) |
| Причастие | 2463 (3.30%) |
| Деепричастие | 279 (0.37%) |
| Служебных слов: | 34013 (45.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.41 |
| . точка | 82.80 |
| - тире | 28.31 |
| ! восклицательный знак | 3.87 |
| ? вопросительный знак | 8.84 |
| ... многоточие | 0.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.12 |
| " кавычка | 1.07 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.60 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
