Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 646202 |
| Слов в произведении (СВП): | 89313 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 111.1 |
| СДП диалога, знаков: | 68.01 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9267 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8845 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 422 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1131.10 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2576.38 | —> 9636-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21289 (23.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68024 (76.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21459 (31.55%) |
| Прилагательное | 7922 (11.65%) |
| Глагол | 15483 (22.76%) |
| Местоимение-существительное | 7663 (11.27%) |
| Местоименное прилагательное | 4764 (7.00%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 841 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.21%) |
| Наречие | 3599 (5.29%) |
| Предикатив | 673 (0.99%) |
| Предлог | 9575 (14.08%) |
| Союз | 6284 (9.24%) |
| Междометие | 1523 (2.24%) |
| Вводное слово | 292 (0.43%) |
| Частица | 5573 (8.19%) |
| Причастие | 1657 (2.44%) |
| Деепричастие | 264 (0.39%) |
| Служебных слов: | 35942 (52.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.54 |
| . точка | 67.95 |
| - тире | 29.41 |
| ! восклицательный знак | 3.00 |
| ? вопросительный знак | 10.28 |
| ... многоточие | 2.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 9.02 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.53 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
