Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 571096 |
| Слов в произведении (СВП): | 91047 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.99 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 92.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 120.01 |
| СДП диалога, знаков: | 60.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10689 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8774 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1915 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1224.50 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2852.36 | —> 5633-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20412 (22.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70635 (77.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22416 (31.74%) |
| Прилагательное | 7838 (11.10%) |
| Глагол | 16362 (23.16%) |
| Местоимение-существительное | 4945 (7.00%) |
| Местоименное прилагательное | 3537 (5.01%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 747 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.22%) |
| Наречие | 3860 (5.46%) |
| Предикатив | 566 (0.80%) |
| Предлог | 9099 (12.88%) |
| Союз | 8756 (12.40%) |
| Междометие | 1200 (1.70%) |
| Вводное слово | 165 (0.23%) |
| Частица | 4793 (6.79%) |
| Причастие | 1549 (2.19%) |
| Деепричастие | 274 (0.39%) |
| Служебных слов: | 32785 (46.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 162.28 |
| . точка | 40.74 |
| - тире | 18.96 |
| ! восклицательный знак | 11.24 |
| ? вопросительный знак | 5.73 |
| ... многоточие | 6.78 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 3.64 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 7.67 |
| ; 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».
