Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 685307 |
| Слов в произведении (СВП): | 96882 |
| Приблизительно страниц: | 363 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.65 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.4 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.58 |
| СДП диалога, знаков: | 56.15 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12356 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11630 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 726 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1397.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3273.55 | —> 1158-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21197 (21.88% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75685 (78.12% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27156 (35.88%) |
| Прилагательное | 10943 (14.46%) |
| Глагол | 14890 (19.67%) |
| Местоимение-существительное | 4736 (6.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3305 (4.37%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1312 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 325 (0.43%) |
| Наречие | 4193 (5.54%) |
| Предикатив | 665 (0.88%) |
| Предлог | 10421 (13.77%) |
| Союз | 8209 (10.85%) |
| Междометие | 1312 (1.73%) |
| Вводное слово | 181 (0.24%) |
| Частица | 6297 (8.32%) |
| Причастие | 1589 (2.10%) |
| Деепричастие | 233 (0.31%) |
| Служебных слов: | 34718 (45.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 91.44 |
| . точка | 94.33 |
| - тире | 16.15 |
| ! восклицательный знак | 3.76 |
| ? вопросительный знак | 5.73 |
| ... многоточие | 1.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.25 |
| " кавычка | 5.33 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 2.05 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
