Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 651273 |
| Слов в произведении (СВП): | 99887 |
| Приблизительно страниц: | 333 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.03 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.35 |
| СДП диалога, знаков: | 43.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9478 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8874 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 604 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1127.94 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2526.02 | —> 10209-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23575 (23.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 76312 (76.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24236 (31.76%) |
| Прилагательное | 6445 (8.45%) |
| Глагол | 20981 (27.49%) |
| Местоимение-существительное | 8441 (11.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3412 (4.47%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1509 (1.98%) |
| Числительное (порядковое) | 310 (0.41%) |
| Наречие | 4470 (5.86%) |
| Предикатив | 724 (0.95%) |
| Предлог | 10495 (13.75%) |
| Союз | 7097 (9.30%) |
| Междометие | 1447 (1.90%) |
| Вводное слово | 335 (0.44%) |
| Частица | 6335 (8.30%) |
| Причастие | 1213 (1.59%) |
| Деепричастие | 347 (0.45%) |
| Служебных слов: | 37932 (49.71%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.81 |
| . точка | 97.26 |
| - тире | 22.43 |
| ! восклицательный знак | 4.46 |
| ? вопросительный знак | 12.90 |
| ... многоточие | 1.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 5.47 |
| () скобки | 0.68 |
| : двоеточие | 4.46 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
