Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 673334 |
| Слов в произведении (СВП): | 90213 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.81 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 114.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 149.78 |
| СДП диалога, знаков: | 91.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9137 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8788 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 349 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2681.34 | —> 8308-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19170 (21.25% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71043 (78.75% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23355 (32.87%) |
| Прилагательное | 9338 (13.14%) |
| Глагол | 15871 (22.34%) |
| Местоимение-существительное | 5895 (8.30%) |
| Местоименное прилагательное | 5038 (7.09%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1153 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 176 (0.25%) |
| Наречие | 3859 (5.43%) |
| Предикатив | 633 (0.89%) |
| Предлог | 9545 (13.44%) |
| Союз | 6071 (8.55%) |
| Междометие | 1306 (1.84%) |
| Вводное слово | 202 (0.28%) |
| Частица | 4100 (5.77%) |
| Причастие | 2102 (2.96%) |
| Деепричастие | 326 (0.46%) |
| Служебных слов: | 32505 (45.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.58 |
| . точка | 48.30 |
| - тире | 11.62 |
| ! восклицательный знак | 2.98 |
| ? вопросительный знак | 6.06 |
| ... многоточие | 3.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 2.53 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.28 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
