Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 689279 |
| Слов в произведении (СВП): | 99716 |
| Приблизительно страниц: | 371 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.61 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.2 |
| СДП диалога, знаков: | 62.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10251 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9582 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 669 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1195.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2714.23 | —> 7800-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22702 (22.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77014 (77.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24260 (31.50%) |
| Прилагательное | 9407 (12.21%) |
| Глагол | 17697 (22.98%) |
| Местоимение-существительное | 6801 (8.83%) |
| Местоименное прилагательное | 4975 (6.46%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1495 (1.94%) |
| Числительное (порядковое) | 297 (0.39%) |
| Наречие | 4676 (6.07%) |
| Предикатив | 566 (0.73%) |
| Предлог | 9405 (12.21%) |
| Союз | 7732 (10.04%) |
| Междометие | 1544 (2.00%) |
| Вводное слово | 156 (0.20%) |
| Частица | 4893 (6.35%) |
| Причастие | 1856 (2.41%) |
| Деепричастие | 397 (0.52%) |
| Служебных слов: | 35913 (46.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.12 |
| . точка | 60.57 |
| - тире | 12.03 |
| ! восклицательный знак | 2.29 |
| ? вопросительный знак | 5.99 |
| ... многоточие | 4.50 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 3.46 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 12.28 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
