Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 607633 |
| Слов в произведении (СВП): | 94259 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.11 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.44 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.78 |
| СДП диалога, знаков: | 54.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8184 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7567 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 617 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1051.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2308.73 | —> 11605-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24661 (26.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69598 (73.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22340 (32.10%) |
| Прилагательное | 7322 (10.52%) |
| Глагол | 17859 (25.66%) |
| Местоимение-существительное | 7695 (11.06%) |
| Местоименное прилагательное | 4121 (5.92%) |
| Местоимение-предикатив | 19 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1863 (2.68%) |
| Числительное (порядковое) | 494 (0.71%) |
| Наречие | 3907 (5.61%) |
| Предикатив | 644 (0.93%) |
| Предлог | 9022 (12.96%) |
| Союз | 8281 (11.90%) |
| Междометие | 1703 (2.45%) |
| Вводное слово | 212 (0.30%) |
| Частица | 5965 (8.57%) |
| Причастие | 942 (1.35%) |
| Деепричастие | 213 (0.31%) |
| Служебных слов: | 37231 (53.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.64 |
| . точка | 75.04 |
| - тире | 13.96 |
| ! восклицательный знак | 1.06 |
| ? вопросительный знак | 5.88 |
| ... многоточие | 0.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 9.89 |
| () скобки | 1.53 |
| : двоеточие | 2.48 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
