Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 656128 |
| Слов в произведении (СВП): | 94393 |
| Приблизительно страниц: | 342 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.47 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.06 |
| СДП диалога, знаков: | 50.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.61% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10233 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9507 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 726 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1216.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2785.49 | —> 6664-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21795 (23.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72598 (76.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25025 (34.47%) |
| Прилагательное | 8017 (11.04%) |
| Глагол | 15164 (20.89%) |
| Местоимение-существительное | 5819 (8.02%) |
| Местоименное прилагательное | 4859 (6.69%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1095 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 158 (0.22%) |
| Наречие | 4074 (5.61%) |
| Предикатив | 709 (0.98%) |
| Предлог | 9746 (13.42%) |
| Союз | 7850 (10.81%) |
| Междометие | 1638 (2.26%) |
| Вводное слово | 299 (0.41%) |
| Частица | 5808 (8.00%) |
| Причастие | 1191 (1.64%) |
| Деепричастие | 202 (0.28%) |
| Служебных слов: | 36233 (49.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.64 |
| . точка | 74.09 |
| - тире | 19.77 |
| ! восклицательный знак | 2.99 |
| ? вопросительный знак | 7.13 |
| ... многоточие | 1.24 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.21 |
| " кавычка | 19.65 |
| () скобки | 0.67 |
| : двоеточие | 4.48 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
