Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 667359 |
| Слов в произведении (СВП): | 93979 |
| Приблизительно страниц: | 339 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.17 |
| СДП авторского текста, знаков: | 80.07 |
| СДП диалога, знаков: | 49.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.44% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10615 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10029 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 586 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1263.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2935.54 | —> 4482-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20056 (21.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 73923 (78.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23959 (32.41%) |
| Прилагательное | 8992 (12.16%) |
| Глагол | 17039 (23.05%) |
| Местоимение-существительное | 6768 (9.16%) |
| Местоименное прилагательное | 3909 (5.29%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 875 (1.18%) |
| Числительное (порядковое) | 292 (0.40%) |
| Наречие | 4346 (5.88%) |
| Предикатив | 696 (0.94%) |
| Предлог | 8728 (11.81%) |
| Союз | 6457 (8.73%) |
| Междометие | 1375 (1.86%) |
| Вводное слово | 216 (0.29%) |
| Частица | 5447 (7.37%) |
| Причастие | 1866 (2.52%) |
| Деепричастие | 199 (0.27%) |
| Служебных слов: | 33107 (44.79%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.75 |
| . точка | 70.52 |
| - тире | 32.84 |
| ! восклицательный знак | 1.60 |
| ? вопросительный знак | 8.66 |
| ... многоточие | 29.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 1.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.87 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.23 |
| " кавычка | 10.62 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 4.82 |
| ; точка с запятой | 9.71 |
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».
