Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 675979 |
| Слов в произведении (СВП): | 97840 |
| Приблизительно страниц: | 348 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.02 |
| СДП диалога, знаков: | 53.2 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8036 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7757 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 279 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1113.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2427.19 | —> 11078-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24289 (24.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73551 (75.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19645 (26.71%) |
| Прилагательное | 8454 (11.49%) |
| Глагол | 19000 (25.83%) |
| Местоимение-существительное | 8056 (10.95%) |
| Местоименное прилагательное | 3844 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 792 (1.08%) |
| Числительное (порядковое) | 92 (0.13%) |
| Наречие | 5272 (7.17%) |
| Предикатив | 1016 (1.38%) |
| Предлог | 9300 (12.64%) |
| Союз | 7696 (10.46%) |
| Междометие | 1757 (2.39%) |
| Вводное слово | 481 (0.65%) |
| Частица | 7147 (9.72%) |
| Причастие | 1563 (2.13%) |
| Деепричастие | 302 (0.41%) |
| Служебных слов: | 38596 (52.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.84 |
| . точка | 76.08 |
| - тире | 25.08 |
| ! восклицательный знак | 4.43 |
| ? вопросительный знак | 11.92 |
| ... многоточие | 4.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.72 |
| " кавычка | 1.42 |
| () скобки | 0.06 |
| : двоеточие | 2.40 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
