Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 664736 |
| Слов в произведении (СВП): | 94319 |
| Приблизительно страниц: | 349 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.16 |
| СДП диалога, знаков: | 52.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.92% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.85% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9424 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9025 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 399 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.45 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2662.77 | —> 8574-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19335 (20.50% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74984 (79.50% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25786 (34.39%) |
| Прилагательное | 8073 (10.77%) |
| Глагол | 16919 (22.56%) |
| Местоимение-существительное | 6389 (8.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3846 (5.13%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1154 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 227 (0.30%) |
| Наречие | 4276 (5.70%) |
| Предикатив | 649 (0.87%) |
| Предлог | 10007 (13.35%) |
| Союз | 6866 (9.16%) |
| Междометие | 1187 (1.58%) |
| Вводное слово | 241 (0.32%) |
| Частица | 4868 (6.49%) |
| Причастие | 2045 (2.73%) |
| Деепричастие | 202 (0.27%) |
| Служебных слов: | 33621 (44.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.68 |
| . точка | 60.21 |
| - тире | 26.34 |
| ! восклицательный знак | 25.98 |
| ? вопросительный знак | 5.52 |
| ... многоточие | 3.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.45 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.34 |
| " кавычка | 4.97 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.28 |
| ; 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».
