Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 642838 |
| Слов в произведении (СВП): | 90049 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.58 |
| СДП диалога, знаков: | 34.98 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9870 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9503 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 367 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1223.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2813.42 | —> 6214-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20461 (22.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69588 (77.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22895 (32.90%) |
| Прилагательное | 7589 (10.91%) |
| Глагол | 17981 (25.84%) |
| Местоимение-существительное | 6765 (9.72%) |
| Местоименное прилагательное | 3338 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 920 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 190 (0.27%) |
| Наречие | 3988 (5.73%) |
| Предикатив | 940 (1.35%) |
| Предлог | 7876 (11.32%) |
| Союз | 6938 (9.97%) |
| Междометие | 1542 (2.22%) |
| Вводное слово | 236 (0.34%) |
| Частица | 5484 (7.88%) |
| Причастие | 1426 (2.05%) |
| Деепричастие | 192 (0.28%) |
| Служебных слов: | 32380 (46.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.12 |
| . точка | 107.61 |
| - тире | 37.25 |
| ! восклицательный знак | 9.84 |
| ? вопросительный знак | 24.91 |
| ... многоточие | 7.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.64 |
| " кавычка | 30.53 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 9.47 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
