Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 597471 |
| Слов в произведении (СВП): | 87284 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.45 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.34 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.61 |
| СДП диалога, знаков: | 43.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 54.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.09% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9142 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8574 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 568 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1144.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2573.46 | —> 9669-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20658 (23.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66626 (76.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21706 (32.58%) |
| Прилагательное | 7740 (11.62%) |
| Глагол | 15699 (23.56%) |
| Местоимение-существительное | 6744 (10.12%) |
| Местоименное прилагательное | 4595 (6.90%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1093 (1.64%) |
| Числительное (порядковое) | 186 (0.28%) |
| Наречие | 4666 (7.00%) |
| Предикатив | 923 (1.39%) |
| Предлог | 8141 (12.22%) |
| Союз | 6062 (9.10%) |
| Междометие | 1339 (2.01%) |
| Вводное слово | 301 (0.45%) |
| Частица | 5247 (7.88%) |
| Причастие | 1088 (1.63%) |
| Деепричастие | 164 (0.25%) |
| Служебных слов: | 32597 (48.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.49 |
| . точка | 57.44 |
| - тире | 42.68 |
| ! восклицательный знак | 36.26 |
| ? вопросительный знак | 16.66 |
| ... многоточие | 14.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.12 |
| " кавычка | 29.57 |
| () скобки | 0.74 |
| : двоеточие | 1.27 |
| ; точка с запятой | 1.57 |
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».
