Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 700585 |
| Слов в произведении (СВП): | 97348 |
| Приблизительно страниц: | 368 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 110.88 |
| СДП диалога, знаков: | 53.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9647 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9155 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 492 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1193.00 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2687.16 | —> 8223-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21407 (21.99% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75941 (78.01% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25520 (33.61%) |
| Прилагательное | 8564 (11.28%) |
| Глагол | 16942 (22.31%) |
| Местоимение-существительное | 6517 (8.58%) |
| Местоименное прилагательное | 3957 (5.21%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1533 (2.02%) |
| Числительное (порядковое) | 332 (0.44%) |
| Наречие | 4331 (5.70%) |
| Предикатив | 831 (1.09%) |
| Предлог | 10420 (13.72%) |
| Союз | 6931 (9.13%) |
| Междометие | 1525 (2.01%) |
| Вводное слово | 286 (0.38%) |
| Частица | 5362 (7.06%) |
| Причастие | 2053 (2.70%) |
| Деепричастие | 263 (0.35%) |
| Служебных слов: | 35268 (46.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.81 |
| . точка | 65.72 |
| - тире | 24.79 |
| ! восклицательный знак | 15.92 |
| ? вопросительный знак | 5.95 |
| ... многоточие | 3.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.07 |
| " кавычка | 6.79 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.94 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
