Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 610225 |
| Слов в произведении (СВП): | 96413 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 89.2 |
| СДП диалога, знаков: | 54.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 10.14% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9079 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8648 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 431 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1073.60 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2414.19 | —> 11141-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25333 (26.28% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71080 (73.72% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22902 (32.22%) |
| Прилагательное | 7215 (10.15%) |
| Глагол | 18863 (26.54%) |
| Местоимение-существительное | 7549 (10.62%) |
| Местоименное прилагательное | 4301 (6.05%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1774 (2.50%) |
| Числительное (порядковое) | 262 (0.37%) |
| Наречие | 4396 (6.18%) |
| Предикатив | 650 (0.91%) |
| Предлог | 9493 (13.36%) |
| Союз | 8319 (11.70%) |
| Междометие | 1674 (2.36%) |
| Вводное слово | 272 (0.38%) |
| Частица | 6785 (9.55%) |
| Причастие | 909 (1.28%) |
| Деепричастие | 294 (0.41%) |
| Служебных слов: | 38697 (54.44%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 160.83 |
| . точка | 69.67 |
| - тире | 3.74 |
| ! восклицательный знак | 0.16 |
| ? вопросительный знак | 4.03 |
| ... многоточие | 0.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 1.44 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 0.99 |
| ; 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».
