Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 682914 |
| Слов в произведении (СВП): | 95081 |
| Приблизительно страниц: | 340 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.3 |
| СДП диалога, знаков: | 65.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 64.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8624 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8033 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 591 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2470.69 | —> 10734-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22819 (24.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72262 (76.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23355 (32.32%) |
| Прилагательное | 6950 (9.62%) |
| Глагол | 17841 (24.69%) |
| Местоимение-существительное | 7714 (10.67%) |
| Местоименное прилагательное | 4412 (6.11%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1721 (2.38%) |
| Числительное (порядковое) | 337 (0.47%) |
| Наречие | 4370 (6.05%) |
| Предикатив | 853 (1.18%) |
| Предлог | 8975 (12.42%) |
| Союз | 6285 (8.70%) |
| Междометие | 1700 (2.35%) |
| Вводное слово | 144 (0.20%) |
| Частица | 5906 (8.17%) |
| Причастие | 1508 (2.09%) |
| Деепричастие | 198 (0.27%) |
| Служебных слов: | 35362 (48.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.77 |
| . точка | 57.68 |
| - тире | 47.31 |
| ! восклицательный знак | 18.11 |
| ? вопросительный знак | 12.62 |
| ... многоточие | 14.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.40 |
| " кавычка | 6.53 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.42 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
