Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 707412 |
| Слов в произведении (СВП): | 99971 |
| Приблизительно страниц: | 375 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.66 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.5 |
| СДП диалога, знаков: | 49.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.3% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11459 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10941 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 518 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1301.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3004.86 | —> 3518-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22792 (22.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 77179 (77.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23946 (31.03%) |
| Прилагательное | 9970 (12.92%) |
| Глагол | 17123 (22.19%) |
| Местоимение-существительное | 5781 (7.49%) |
| Местоименное прилагательное | 5009 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1291 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 327 (0.42%) |
| Наречие | 4839 (6.27%) |
| Предикатив | 687 (0.89%) |
| Предлог | 9933 (12.87%) |
| Союз | 8933 (11.57%) |
| Междометие | 1554 (2.01%) |
| Вводное слово | 231 (0.30%) |
| Частица | 5391 (6.99%) |
| Причастие | 2060 (2.67%) |
| Деепричастие | 226 (0.29%) |
| Служебных слов: | 37073 (48.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 78.73 |
| . точка | 65.57 |
| - тире | 18.88 |
| ! восклицательный знак | 13.14 |
| ? вопросительный знак | 9.57 |
| ... многоточие | 6.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.09 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.68 |
| " кавычка | 6.02 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 12.62 |
| ; 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».
