Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 671886 |
| Слов в произведении (СВП): | 98013 |
| Приблизительно страниц: | 312 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.81 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.95 |
| СДП диалога, знаков: | 47.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10766 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9930 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 836 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1095.26 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2579.27 | —> 9595-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 28675 (29.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69338 (70.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19871 (28.66%) |
| Прилагательное | 7025 (10.13%) |
| Глагол | 16623 (23.97%) |
| Местоимение-существительное | 10296 (14.85%) |
| Местоименное прилагательное | 5231 (7.54%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 909 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 219 (0.32%) |
| Наречие | 5172 (7.46%) |
| Предикатив | 1153 (1.66%) |
| Предлог | 8788 (12.67%) |
| Союз | 9399 (13.56%) |
| Междометие | 1848 (2.67%) |
| Вводное слово | 389 (0.56%) |
| Частица | 8530 (12.30%) |
| Причастие | 798 (1.15%) |
| Деепричастие | 241 (0.35%) |
| Служебных слов: | 44744 (64.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.97 |
| . точка | 101.53 |
| - тире | 55.68 |
| ! восклицательный знак | 2.99 |
| ? вопросительный знак | 15.27 |
| ... многоточие | 1.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 11.23 |
| () скобки | 0.22 |
| : двоеточие | 1.33 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
