Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 668892 |
| Слов в произведении (СВП): | 96762 |
| Приблизительно страниц: | 352 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.92 |
| СДП диалога, знаков: | 53.75 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.05% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10628 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9681 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 947 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1302.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2991.09 | —> 3704-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20813 (21.51% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75949 (78.49% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23121 (30.44%) |
| Прилагательное | 10009 (13.18%) |
| Глагол | 17054 (22.45%) |
| Местоимение-существительное | 5671 (7.47%) |
| Местоименное прилагательное | 4521 (5.95%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 872 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 168 (0.22%) |
| Наречие | 4587 (6.04%) |
| Предикатив | 812 (1.07%) |
| Предлог | 9287 (12.23%) |
| Союз | 7191 (9.47%) |
| Междометие | 1484 (1.95%) |
| Вводное слово | 252 (0.33%) |
| Частица | 5662 (7.46%) |
| Причастие | 1629 (2.14%) |
| Деепричастие | 301 (0.40%) |
| Служебных слов: | 34380 (45.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.72 |
| . точка | 66.32 |
| - тире | 26.30 |
| ! восклицательный знак | 7.27 |
| ? вопросительный знак | 10.08 |
| ... многоточие | 6.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.97 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.07 |
| " кавычка | 4.84 |
| () скобки | 0.94 |
| : двоеточие | 6.48 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
