Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 658562 |
| Слов в произведении (СВП): | 96336 |
| Приблизительно страниц: | 331 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.9 |
| СДП диалога, знаков: | 60.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.81% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.68% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7250 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6848 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 402 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 964.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2072.62 | —> 11943-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 26349 (27.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69987 (72.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20126 (28.76%) |
| Прилагательное | 8140 (11.63%) |
| Глагол | 15481 (22.12%) |
| Местоимение-существительное | 9867 (14.10%) |
| Местоименное прилагательное | 6029 (8.61%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1232 (1.76%) |
| Числительное (порядковое) | 229 (0.33%) |
| Наречие | 4486 (6.41%) |
| Предикатив | 738 (1.05%) |
| Предлог | 8439 (12.06%) |
| Союз | 8864 (12.67%) |
| Междометие | 2114 (3.02%) |
| Вводное слово | 331 (0.47%) |
| Частица | 7029 (10.04%) |
| Причастие | 1596 (2.28%) |
| Деепричастие | 290 (0.41%) |
| Служебных слов: | 42987 (61.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.70 |
| . точка | 95.78 |
| - тире | 25.18 |
| ! восклицательный знак | 0.17 |
| ? вопросительный знак | 7.11 |
| ... многоточие | 0.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 9.54 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 2.55 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
