Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 653965 |
| Слов в произведении (СВП): | 98908 |
| Приблизительно страниц: | 344 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.25 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 67.23 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.96 |
| СДП диалога, знаков: | 45.32 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9886 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9403 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 483 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1183.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2683.08 | —> 8290-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23993 (24.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74915 (75.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22625 (30.20%) |
| Прилагательное | 8426 (11.25%) |
| Глагол | 18117 (24.18%) |
| Местоимение-существительное | 9023 (12.04%) |
| Местоименное прилагательное | 4516 (6.03%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1277 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 311 (0.42%) |
| Наречие | 4740 (6.33%) |
| Предикатив | 675 (0.90%) |
| Предлог | 9253 (12.35%) |
| Союз | 8020 (10.71%) |
| Междометие | 1722 (2.30%) |
| Вводное слово | 254 (0.34%) |
| Частица | 6450 (8.61%) |
| Причастие | 1236 (1.65%) |
| Деепричастие | 242 (0.32%) |
| Служебных слов: | 39484 (52.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.26 |
| . точка | 77.96 |
| - тире | 19.72 |
| ! восклицательный знак | 7.11 |
| ? вопросительный знак | 7.48 |
| ... многоточие | 4.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.61 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.48 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 6.60 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 2.03 |
| ; 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».
