Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 592892 |
| Слов в произведении (СВП): | 88841 |
| Приблизительно страниц: | 312 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.3 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.62 |
| СДП диалога, знаков: | 38.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9701 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9078 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 623 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1164.49 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2713.55 | —> 7817-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23637 (26.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65204 (73.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20000 (30.67%) |
| Прилагательное | 7922 (12.15%) |
| Глагол | 15169 (23.26%) |
| Местоимение-существительное | 7034 (10.79%) |
| Местоименное прилагательное | 4389 (6.73%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 998 (1.53%) |
| Числительное (порядковое) | 197 (0.30%) |
| Наречие | 4700 (7.21%) |
| Предикатив | 770 (1.18%) |
| Предлог | 8266 (12.68%) |
| Союз | 7852 (12.04%) |
| Междометие | 1621 (2.49%) |
| Вводное слово | 270 (0.41%) |
| Частица | 6189 (9.49%) |
| Причастие | 1556 (2.39%) |
| Деепричастие | 239 (0.37%) |
| Служебных слов: | 35876 (55.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.02 |
| . точка | 75.62 |
| - тире | 21.63 |
| ! восклицательный знак | 9.94 |
| ? вопросительный знак | 12.25 |
| ... многоточие | 13.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.93 |
| " кавычка | 12.98 |
| () скобки | 0.89 |
| : двоеточие | 5.22 |
| ; 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».
