Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 608471 |
| Слов в произведении (СВП): | 91547 |
| Приблизительно страниц: | 323 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.67 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.71 |
| СДП диалога, знаков: | 43.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 14.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.26% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9677 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9081 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 596 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1172.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2680.33 | —> 8325-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23598 (25.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67949 (74.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20781 (30.58%) |
| Прилагательное | 7778 (11.45%) |
| Глагол | 16420 (24.17%) |
| Местоимение-существительное | 5645 (8.31%) |
| Местоименное прилагательное | 4015 (5.91%) |
| Местоимение-предикатив | 31 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 865 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 203 (0.30%) |
| Наречие | 4960 (7.30%) |
| Предикатив | 932 (1.37%) |
| Предлог | 9379 (13.80%) |
| Союз | 9323 (13.72%) |
| Междометие | 1324 (1.95%) |
| Вводное слово | 244 (0.36%) |
| Частица | 6979 (10.27%) |
| Причастие | 1212 (1.78%) |
| Деепричастие | 154 (0.23%) |
| Служебных слов: | 37094 (54.59%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 94.74 |
| . точка | 91.72 |
| - тире | 8.07 |
| ! восклицательный знак | 5.63 |
| ? вопросительный знак | 12.75 |
| ... многоточие | 7.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 5.27 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 1.51 |
| ; 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».
