Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 590995 |
| Слов в произведении (СВП): | 89680 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.36 |
| СДП диалога, знаков: | 33.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.39% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8805 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8410 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 395 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1143.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2595.78 | —> 9391-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21214 (23.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68466 (76.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20866 (30.48%) |
| Прилагательное | 6622 (9.67%) |
| Глагол | 17430 (25.46%) |
| Местоимение-существительное | 7800 (11.39%) |
| Местоименное прилагательное | 3981 (5.81%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 938 (1.37%) |
| Числительное (порядковое) | 116 (0.17%) |
| Наречие | 4209 (6.15%) |
| Предикатив | 693 (1.01%) |
| Предлог | 7718 (11.27%) |
| Союз | 7311 (10.68%) |
| Междометие | 1561 (2.28%) |
| Вводное слово | 194 (0.28%) |
| Частица | 5504 (8.04%) |
| Причастие | 1509 (2.20%) |
| Деепричастие | 261 (0.38%) |
| Служебных слов: | 34342 (50.16%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.37 |
| . точка | 99.12 |
| - тире | 27.45 |
| ! восклицательный знак | 8.08 |
| ? вопросительный знак | 16.71 |
| ... многоточие | 7.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.16 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.39 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 3.26 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.41 |
| ; 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».
