Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 645800 |
| Слов в произведении (СВП): | 96368 |
| Приблизительно страниц: | 333 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.75 |
| СДП диалога, знаков: | 39.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9323 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9038 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 285 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1128.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2561.56 | —> 9813-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22800 (23.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73568 (76.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23283 (31.65%) |
| Прилагательное | 7915 (10.76%) |
| Глагол | 18241 (24.79%) |
| Местоимение-существительное | 8684 (11.80%) |
| Местоименное прилагательное | 3559 (4.84%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1310 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 208 (0.28%) |
| Наречие | 4502 (6.12%) |
| Предикатив | 860 (1.17%) |
| Предлог | 10237 (13.91%) |
| Союз | 6896 (9.37%) |
| Междометие | 1784 (2.42%) |
| Вводное слово | 252 (0.34%) |
| Частица | 5890 (8.01%) |
| Причастие | 1231 (1.67%) |
| Деепричастие | 384 (0.52%) |
| Служебных слов: | 37712 (51.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.44 |
| . точка | 91.25 |
| - тире | 26.64 |
| ! восклицательный знак | 6.01 |
| ? вопросительный знак | 8.05 |
| ... многоточие | 2.88 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 5.26 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 0.77 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
