Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 667985 |
| Слов в произведении (СВП): | 93971 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.52 |
| СДП диалога, знаков: | 40.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.67% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10045 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9503 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 542 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2840.79 | —> 5810-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19877 (21.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74094 (78.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24182 (32.64%) |
| Прилагательное | 8354 (11.27%) |
| Глагол | 17209 (23.23%) |
| Местоимение-существительное | 6321 (8.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3711 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1459 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 269 (0.36%) |
| Наречие | 3536 (4.77%) |
| Предикатив | 760 (1.03%) |
| Предлог | 8853 (11.95%) |
| Союз | 6966 (9.40%) |
| Междометие | 1725 (2.33%) |
| Вводное слово | 188 (0.25%) |
| Частица | 5032 (6.79%) |
| Причастие | 1631 (2.20%) |
| Деепричастие | 184 (0.25%) |
| Служебных слов: | 32987 (44.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.96 |
| . точка | 88.57 |
| - тире | 29.52 |
| ! восклицательный знак | 7.28 |
| ? вопросительный знак | 14.66 |
| ... многоточие | 5.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 26.02 |
| () скобки | 1.18 |
| : двоеточие | 8.10 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
