Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 653046 |
| Слов в произведении (СВП): | 94087 |
| Приблизительно страниц: | 330 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.05 |
| СДП диалога, знаков: | 51.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7831 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7465 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 366 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1051.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2323.41 | —> 11555-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23705 (25.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70382 (74.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23438 (33.30%) |
| Прилагательное | 7309 (10.38%) |
| Глагол | 17894 (25.42%) |
| Местоимение-существительное | 7567 (10.75%) |
| Местоименное прилагательное | 4488 (6.38%) |
| Местоимение-предикатив | 2 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 910 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.24%) |
| Наречие | 4425 (6.29%) |
| Предикатив | 764 (1.09%) |
| Предлог | 9421 (13.39%) |
| Союз | 6622 (9.41%) |
| Междометие | 1473 (2.09%) |
| Вводное слово | 277 (0.39%) |
| Частица | 5452 (7.75%) |
| Причастие | 1235 (1.75%) |
| Деепричастие | 230 (0.33%) |
| Служебных слов: | 35532 (50.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.05 |
| . точка | 87.48 |
| - тире | 34.56 |
| ! восклицательный знак | 3.43 |
| ? вопросительный знак | 10.56 |
| ... многоточие | 5.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.62 |
| " кавычка | 4.61 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 4.52 |
| ; точка с запятой | 0.39 |
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».
