Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 615106 |
| Слов в произведении (СВП): | 93121 |
| Приблизительно страниц: | 331 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.07 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.55 |
| СДП диалога, знаков: | 54.43 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.02% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7883 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7396 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 487 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1095.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2390.27 | —> 11288-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22926 (24.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70195 (75.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21597 (30.77%) |
| Прилагательное | 8375 (11.93%) |
| Глагол | 15841 (22.57%) |
| Местоимение-существительное | 5742 (8.18%) |
| Местоименное прилагательное | 4428 (6.31%) |
| Местоимение-предикатив | 31 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 874 (1.25%) |
| Числительное (порядковое) | 128 (0.18%) |
| Наречие | 4552 (6.48%) |
| Предикатив | 1106 (1.58%) |
| Предлог | 9225 (13.14%) |
| Союз | 8363 (11.91%) |
| Междометие | 1755 (2.50%) |
| Вводное слово | 188 (0.27%) |
| Частица | 6623 (9.44%) |
| Причастие | 1341 (1.91%) |
| Деепричастие | 213 (0.30%) |
| Служебных слов: | 36568 (52.09%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 94.43 |
| . точка | 75.11 |
| - тире | 5.55 |
| ! восклицательный знак | 3.14 |
| ? вопросительный знак | 6.62 |
| ... многоточие | 5.00 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.54 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.06 |
| " кавычка | 15.98 |
| () скобки | 0.13 |
| : двоеточие | 0.41 |
| ; 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».
