Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 644615 |
| Слов в произведении (СВП): | 89631 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.32 |
| СДП диалога, знаков: | 56.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.45% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9162 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8469 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 693 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1211.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2749.15 | —> 7254-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21232 (23.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68399 (76.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20477 (29.94%) |
| Прилагательное | 8303 (12.14%) |
| Глагол | 16670 (24.37%) |
| Местоимение-существительное | 6805 (9.95%) |
| Местоименное прилагательное | 4154 (6.07%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 833 (1.22%) |
| Числительное (порядковое) | 171 (0.25%) |
| Наречие | 4627 (6.76%) |
| Предикатив | 588 (0.86%) |
| Предлог | 8226 (12.03%) |
| Союз | 6712 (9.81%) |
| Междометие | 1487 (2.17%) |
| Вводное слово | 327 (0.48%) |
| Частица | 5241 (7.66%) |
| Причастие | 1191 (1.74%) |
| Деепричастие | 264 (0.39%) |
| Служебных слов: | 33219 (48.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.07 |
| . точка | 77.07 |
| - тире | 47.12 |
| ! восклицательный знак | 7.11 |
| ? вопросительный знак | 9.74 |
| ... многоточие | 14.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.69 |
| " кавычка | 2.90 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 5.01 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
