Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 595199 |
| Слов в произведении (СВП): | 88214 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.31 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.42 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66 |
| СДП диалога, знаков: | 40.95 |
| Доля диалогов в тексте: | 50.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10947 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10074 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 873 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1247.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2980.87 | —> 3829-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19485 (22.09% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68729 (77.91% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21447 (31.21%) |
| Прилагательное | 7209 (10.49%) |
| Глагол | 16891 (24.58%) |
| Местоимение-существительное | 6568 (9.56%) |
| Местоименное прилагательное | 3454 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 1148 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 193 (0.28%) |
| Наречие | 4103 (5.97%) |
| Предикатив | 625 (0.91%) |
| Предлог | 8101 (11.79%) |
| Союз | 6654 (9.68%) |
| Междометие | 1655 (2.41%) |
| Вводное слово | 199 (0.29%) |
| Частица | 5004 (7.28%) |
| Причастие | 1292 (1.88%) |
| Деепричастие | 162 (0.24%) |
| Служебных слов: | 31800 (46.27%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.52 |
| . точка | 81.44 |
| - тире | 32.06 |
| ! восклицательный знак | 28.02 |
| ? вопросительный знак | 13.74 |
| ... многоточие | 13.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.91 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.01 |
| " кавычка | 10.76 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 5.02 |
| ; 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».
