Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 657039 |
| Слов в произведении (СВП): | 92453 |
| Приблизительно страниц: | 336 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 107.77 |
| СДП диалога, знаков: | 55.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.11% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9485 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8941 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 544 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1187.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2714.96 | —> 7779-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20166 (21.81% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72287 (78.19% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25343 (35.06%) |
| Прилагательное | 7719 (10.68%) |
| Глагол | 14306 (19.79%) |
| Местоимение-существительное | 5918 (8.19%) |
| Местоименное прилагательное | 4922 (6.81%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1086 (1.50%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.19%) |
| Наречие | 3588 (4.96%) |
| Предикатив | 805 (1.11%) |
| Предлог | 9241 (12.78%) |
| Союз | 6646 (9.19%) |
| Междометие | 1616 (2.24%) |
| Вводное слово | 183 (0.25%) |
| Частица | 4804 (6.65%) |
| Причастие | 2050 (2.84%) |
| Деепричастие | 187 (0.26%) |
| Служебных слов: | 33527 (46.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.06 |
| . точка | 80.56 |
| - тире | 23.73 |
| ! восклицательный знак | 1.18 |
| ? вопросительный знак | 10.03 |
| ... многоточие | 0.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 1.33 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.74 |
| ; 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».
