Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 652696 |
| Слов в произведении (СВП): | 97334 |
| Приблизительно страниц: | 350 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.42 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.22 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.54 |
| СДП диалога, знаков: | 51.53 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8856 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8240 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 616 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1118.53 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2460.90 | —> 10812-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23014 (23.64% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74320 (76.36% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24556 (33.04%) |
| Прилагательное | 8358 (11.25%) |
| Глагол | 16332 (21.98%) |
| Местоимение-существительное | 5543 (7.46%) |
| Местоименное прилагательное | 3971 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 31 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1377 (1.85%) |
| Числительное (порядковое) | 340 (0.46%) |
| Наречие | 4472 (6.02%) |
| Предикатив | 985 (1.33%) |
| Предлог | 10483 (14.11%) |
| Союз | 8393 (11.29%) |
| Междометие | 1406 (1.89%) |
| Вводное слово | 216 (0.29%) |
| Частица | 6589 (8.87%) |
| Причастие | 1407 (1.89%) |
| Деепричастие | 244 (0.33%) |
| Служебных слов: | 36876 (49.62%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.38 |
| . точка | 82.96 |
| - тире | 8.12 |
| ! восклицательный знак | 3.71 |
| ? вопросительный знак | 9.31 |
| ... многоточие | 6.43 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.83 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.93 |
| " кавычка | 33.79 |
| () скобки | 0.55 |
| : двоеточие | 0.03 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
