Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 604649 |
| Слов в произведении (СВП): | 91719 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.47 |
| СДП диалога, знаков: | 36.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10634 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9871 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 763 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2877.12 | —> 5301-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20795 (22.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70924 (77.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21626 (30.49%) |
| Прилагательное | 6814 (9.61%) |
| Глагол | 18334 (25.85%) |
| Местоимение-существительное | 6618 (9.33%) |
| Местоименное прилагательное | 3891 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 999 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 214 (0.30%) |
| Наречие | 4422 (6.23%) |
| Предикатив | 655 (0.92%) |
| Предлог | 8596 (12.12%) |
| Союз | 7552 (10.65%) |
| Междометие | 1468 (2.07%) |
| Вводное слово | 199 (0.28%) |
| Частица | 5440 (7.67%) |
| Причастие | 1496 (2.11%) |
| Деепричастие | 204 (0.29%) |
| Служебных слов: | 33974 (47.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.90 |
| . точка | 85.20 |
| - тире | 23.29 |
| ! восклицательный знак | 20.08 |
| ? вопросительный знак | 11.66 |
| ... многоточие | 3.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.36 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.88 |
| " кавычка | 9.26 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 4.44 |
| ; 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».
