Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 655595 |
| Слов в произведении (СВП): | 96881 |
| Приблизительно страниц: | 337 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.33 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.66 |
| СДП диалога, знаков: | 49.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9651 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9179 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 472 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1182.11 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2681.74 | —> 8305-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23067 (23.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73814 (76.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22595 (30.61%) |
| Прилагательное | 7550 (10.23%) |
| Глагол | 18907 (25.61%) |
| Местоимение-существительное | 8772 (11.88%) |
| Местоименное прилагательное | 4530 (6.14%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1094 (1.48%) |
| Числительное (порядковое) | 215 (0.29%) |
| Наречие | 4189 (5.68%) |
| Предикатив | 561 (0.76%) |
| Предлог | 8885 (12.04%) |
| Союз | 7802 (10.57%) |
| Междометие | 1867 (2.53%) |
| Вводное слово | 232 (0.31%) |
| Частица | 5439 (7.37%) |
| Причастие | 1080 (1.46%) |
| Деепричастие | 213 (0.29%) |
| Служебных слов: | 37745 (51.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.55 |
| . точка | 84.82 |
| - тире | 19.28 |
| ! восклицательный знак | 6.11 |
| ? вопросительный знак | 9.84 |
| ... многоточие | 2.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 3.86 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 3.44 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
