Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 669698 |
| Слов в произведении (СВП): | 94727 |
| Приблизительно страниц: | 341 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.56 |
| СДП диалога, знаков: | 45.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.87% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10290 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9737 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 553 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1276.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2934.98 | —> 4489-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20087 (21.21% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74640 (78.79% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24637 (33.01%) |
| Прилагательное | 6972 (9.34%) |
| Глагол | 19378 (25.96%) |
| Местоимение-существительное | 8043 (10.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3272 (4.38%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 763 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 174 (0.23%) |
| Наречие | 3316 (4.44%) |
| Предикатив | 688 (0.92%) |
| Предлог | 9582 (12.84%) |
| Союз | 6823 (9.14%) |
| Междометие | 1374 (1.84%) |
| Вводное слово | 140 (0.19%) |
| Частица | 6013 (8.06%) |
| Причастие | 1359 (1.82%) |
| Деепричастие | 189 (0.25%) |
| Служебных слов: | 35441 (47.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.90 |
| . точка | 97.81 |
| - тире | 25.68 |
| ! восклицательный знак | 5.60 |
| ? вопросительный знак | 16.34 |
| ... многоточие | 4.04 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 6.85 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.55 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
