Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 671901 |
| Слов в произведении (СВП): | 95894 |
| Приблизительно страниц: | 348 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.39 |
| СДП диалога, знаков: | 46.22 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.51% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9293 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8873 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 420 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1257.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2791.20 | —> 6580-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20286 (21.15% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75608 (78.85% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24693 (32.66%) |
| Прилагательное | 7618 (10.08%) |
| Глагол | 19099 (25.26%) |
| Местоимение-существительное | 6462 (8.55%) |
| Местоименное прилагательное | 4150 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1251 (1.65%) |
| Числительное (порядковое) | 332 (0.44%) |
| Наречие | 4453 (5.89%) |
| Предикатив | 669 (0.88%) |
| Предлог | 9177 (12.14%) |
| Союз | 6679 (8.83%) |
| Междометие | 1359 (1.80%) |
| Вводное слово | 212 (0.28%) |
| Частица | 5659 (7.48%) |
| Причастие | 1351 (1.79%) |
| Деепричастие | 201 (0.27%) |
| Служебных слов: | 33909 (44.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.44 |
| . точка | 90.82 |
| - тире | 33.10 |
| ! восклицательный знак | 5.91 |
| ? вопросительный знак | 16.31 |
| ... многоточие | 3.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.20 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.08 |
| " кавычка | 17.24 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 3.01 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
