Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 591139 |
| Слов в произведении (СВП): | 91676 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 43.7 |
| СДП диалога, знаков: | 31.23 |
| Доля диалогов в тексте: | 19.47% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10819 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10034 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 785 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1165.81 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2783.61 | —> 6696-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23471 (25.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68205 (74.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23211 (34.03%) |
| Прилагательное | 6594 (9.67%) |
| Глагол | 17109 (25.08%) |
| Местоимение-существительное | 6318 (9.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3645 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 31 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 1106 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 229 (0.34%) |
| Наречие | 3750 (5.50%) |
| Предикатив | 995 (1.46%) |
| Предлог | 7417 (10.87%) |
| Союз | 9371 (13.74%) |
| Междометие | 1811 (2.66%) |
| Вводное слово | 267 (0.39%) |
| Частица | 7167 (10.51%) |
| Причастие | 637 (0.93%) |
| Деепричастие | 178 (0.26%) |
| Служебных слов: | 36205 (53.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.85 |
| . точка | 96.74 |
| - тире | 26.03 |
| ! восклицательный знак | 18.78 |
| ? вопросительный знак | 21.95 |
| ... многоточие | 27.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.98 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.87 |
| " кавычка | 3.72 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 1.08 |
| ; 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».
