Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 661481 |
| Слов в произведении (СВП): | 99445 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 105.17 |
| СДП диалога, знаков: | 50.47 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10599 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10159 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 440 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1194.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2771.15 | —> 6898-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 26718 (26.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72727 (73.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21760 (29.92%) |
| Прилагательное | 9117 (12.54%) |
| Глагол | 17625 (24.23%) |
| Местоимение-существительное | 7415 (10.20%) |
| Местоименное прилагательное | 4530 (6.23%) |
| Местоимение-предикатив | 23 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1183 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 267 (0.37%) |
| Наречие | 5403 (7.43%) |
| Предикатив | 1025 (1.41%) |
| Предлог | 9223 (12.68%) |
| Союз | 8792 (12.09%) |
| Междометие | 1699 (2.34%) |
| Вводное слово | 429 (0.59%) |
| Частица | 8030 (11.04%) |
| Причастие | 1842 (2.53%) |
| Деепричастие | 330 (0.45%) |
| Служебных слов: | 40471 (55.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.47 |
| . точка | 65.81 |
| - тире | 15.56 |
| ! восклицательный знак | 3.20 |
| ? вопросительный знак | 13.65 |
| ... многоточие | 3.09 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.04 |
| " кавычка | 3.46 |
| () скобки | 0.58 |
| : двоеточие | 4.54 |
| ; точка с запятой | 0.34 |
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».
