Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 657916 |
| Слов в произведении (СВП): | 89627 |
| Приблизительно страниц: | 349 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.88 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.32 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.14 |
| СДП диалога, знаков: | 51.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.62% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12422 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11453 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 969 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1471.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3485.59 | —> 349-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17468 (19.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72159 (80.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25168 (34.88%) |
| Прилагательное | 9291 (12.88%) |
| Глагол | 16140 (22.37%) |
| Местоимение-существительное | 5441 (7.54%) |
| Местоименное прилагательное | 3462 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1242 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 231 (0.32%) |
| Наречие | 3754 (5.20%) |
| Предикатив | 610 (0.85%) |
| Предлог | 8876 (12.30%) |
| Союз | 5361 (7.43%) |
| Междометие | 1255 (1.74%) |
| Вводное слово | 320 (0.44%) |
| Частица | 4058 (5.62%) |
| Причастие | 1645 (2.28%) |
| Деепричастие | 221 (0.31%) |
| Служебных слов: | 29009 (40.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.66 |
| . точка | 82.27 |
| - тире | 26.61 |
| ! восклицательный знак | 2.18 |
| ? вопросительный знак | 6.01 |
| ... многоточие | 5.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.13 |
| " кавычка | 15.90 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 9.09 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
