Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 652958 |
| Слов в произведении (СВП): | 93278 |
| Приблизительно страниц: | 344 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 85.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 101.45 |
| СДП диалога, знаков: | 64.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.93% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10732 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9819 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 913 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1345.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3096.30 | —> 2502-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20144 (21.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73134 (78.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24235 (33.14%) |
| Прилагательное | 9247 (12.64%) |
| Глагол | 14640 (20.02%) |
| Местоимение-существительное | 4348 (5.95%) |
| Местоименное прилагательное | 4198 (5.74%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1098 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.29%) |
| Наречие | 4217 (5.77%) |
| Предикатив | 593 (0.81%) |
| Предлог | 9790 (13.39%) |
| Союз | 7431 (10.16%) |
| Междометие | 1357 (1.86%) |
| Вводное слово | 211 (0.29%) |
| Частица | 5461 (7.47%) |
| Причастие | 1992 (2.72%) |
| Деепричастие | 301 (0.41%) |
| Служебных слов: | 33107 (45.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.45 |
| . точка | 62.64 |
| - тире | 21.40 |
| ! восклицательный знак | 6.12 |
| ? вопросительный знак | 5.60 |
| ... многоточие | 8.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.20 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.90 |
| " кавычка | 11.88 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.28 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
