Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 594009 |
| Слов в произведении (СВП): | 90159 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.65 |
| СДП диалога, знаков: | 46.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 13.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9835 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9141 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 694 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1163.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2658.22 | —> 8637-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23019 (25.53% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67140 (74.47% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21080 (31.40%) |
| Прилагательное | 7406 (11.03%) |
| Глагол | 16453 (24.51%) |
| Местоимение-существительное | 5141 (7.66%) |
| Местоименное прилагательное | 3584 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 861 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 222 (0.33%) |
| Наречие | 4959 (7.39%) |
| Предикатив | 987 (1.47%) |
| Предлог | 9497 (14.15%) |
| Союз | 8999 (13.40%) |
| Междометие | 1191 (1.77%) |
| Вводное слово | 227 (0.34%) |
| Частица | 6982 (10.40%) |
| Причастие | 1143 (1.70%) |
| Деепричастие | 174 (0.26%) |
| Служебных слов: | 35821 (53.35%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 94.94 |
| . точка | 93.18 |
| - тире | 9.08 |
| ! восклицательный знак | 8.33 |
| ? вопросительный знак | 12.11 |
| ... многоточие | 10.38 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.10 |
| " кавычка | 6.01 |
| () скобки | 0.69 |
| : двоеточие | 0.92 |
| ; 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».
