Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 667780 |
| Слов в произведении (СВП): | 94151 |
| Приблизительно страниц: | 345 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.53 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.27 |
| СДП диалога, знаков: | 48.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.46% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9989 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9512 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 477 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1226.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2778.18 | —> 6786-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20061 (21.31% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74090 (78.69% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25773 (34.79%) |
| Прилагательное | 8542 (11.53%) |
| Глагол | 18221 (24.59%) |
| Местоимение-существительное | 5815 (7.85%) |
| Местоименное прилагательное | 3350 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1142 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.26%) |
| Наречие | 4459 (6.02%) |
| Предикатив | 703 (0.95%) |
| Предлог | 9011 (12.16%) |
| Союз | 6688 (9.03%) |
| Междометие | 1332 (1.80%) |
| Вводное слово | 187 (0.25%) |
| Частица | 4787 (6.46%) |
| Причастие | 1416 (1.91%) |
| Деепричастие | 203 (0.27%) |
| Служебных слов: | 31382 (42.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.40 |
| . точка | 84.17 |
| - тире | 28.19 |
| ! восклицательный знак | 5.24 |
| ? вопросительный знак | 11.27 |
| ... многоточие | 5.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 7.53 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 6.30 |
| ; точка с запятой | 0.38 |
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».
