Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 704416 |
| Слов в произведении (СВП): | 99543 |
| Приблизительно страниц: | 363 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.1 |
| СДП диалога, знаков: | 43.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.38% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11367 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10560 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 807 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1281.02 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3005.25 | —> 3511-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21897 (22.00% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77646 (78.00% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27563 (35.50%) |
| Прилагательное | 8872 (11.43%) |
| Глагол | 17045 (21.95%) |
| Местоимение-существительное | 6146 (7.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3382 (4.36%) |
| Местоимение-предикатив | 25 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1172 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 457 (0.59%) |
| Наречие | 4119 (5.30%) |
| Предикатив | 750 (0.97%) |
| Предлог | 9526 (12.27%) |
| Союз | 8030 (10.34%) |
| Междометие | 1691 (2.18%) |
| Вводное слово | 278 (0.36%) |
| Частица | 5972 (7.69%) |
| Причастие | 1392 (1.79%) |
| Деепричастие | 236 (0.30%) |
| Служебных слов: | 35286 (45.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.65 |
| . точка | 97.43 |
| - тире | 41.14 |
| ! восклицательный знак | 9.29 |
| ? вопросительный знак | 13.89 |
| ... многоточие | 4.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.23 |
| " кавычка | 21.70 |
| () скобки | 0.36 |
| : двоеточие | 1.68 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
