Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 585786 |
| Слов в произведении (СВП): | 88793 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.36 |
| СДП диалога, знаков: | 59.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.77% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7891 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7520 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 371 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1081.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2379.86 | —> 11327-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22451 (25.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66342 (74.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21463 (32.35%) |
| Прилагательное | 6892 (10.39%) |
| Глагол | 17907 (26.99%) |
| Местоимение-существительное | 6715 (10.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3939 (5.94%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1506 (2.27%) |
| Числительное (порядковое) | 238 (0.36%) |
| Наречие | 3750 (5.65%) |
| Предикатив | 548 (0.83%) |
| Предлог | 8888 (13.40%) |
| Союз | 7624 (11.49%) |
| Междометие | 1418 (2.14%) |
| Вводное слово | 220 (0.33%) |
| Частица | 5557 (8.38%) |
| Причастие | 961 (1.45%) |
| Деепричастие | 263 (0.40%) |
| Служебных слов: | 34627 (52.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 159.29 |
| . точка | 72.54 |
| - тире | 8.13 |
| ! восклицательный знак | 0.47 |
| ? вопросительный знак | 3.45 |
| ... многоточие | 0.62 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 4.84 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.99 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
