Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 646547 |
| Слов в произведении (СВП): | 97322 |
| Приблизительно страниц: | 335 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.31 |
| СДП диалога, знаков: | 39.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11489 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10666 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 823 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1281.18 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3005.75 | —> 3503-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22345 (22.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74977 (77.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24225 (32.31%) |
| Прилагательное | 8717 (11.63%) |
| Глагол | 17180 (22.91%) |
| Местоимение-существительное | 5168 (6.89%) |
| Местоименное прилагательное | 3458 (4.61%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1206 (1.61%) |
| Числительное (порядковое) | 240 (0.32%) |
| Наречие | 4791 (6.39%) |
| Предикатив | 931 (1.24%) |
| Предлог | 9142 (12.19%) |
| Союз | 8230 (10.98%) |
| Междометие | 1332 (1.78%) |
| Вводное слово | 367 (0.49%) |
| Частица | 7169 (9.56%) |
| Причастие | 1964 (2.62%) |
| Деепричастие | 307 (0.41%) |
| Служебных слов: | 35196 (46.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.65 |
| . точка | 69.29 |
| - тире | 26.01 |
| ! восклицательный знак | 6.90 |
| ? вопросительный знак | 13.10 |
| ... многоточие | 12.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.71 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.11 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.41 |
| " кавычка | 2.22 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 5.52 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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».
