Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 628159 |
| Слов в произведении (СВП): | 88270 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.28 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.7 |
| СДП диалога, знаков: | 42.33 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.63% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8764 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8453 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 311 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1093.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2471.01 | —> 10729-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22230 (25.18% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66040 (74.82% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20916 (31.67%) |
| Прилагательное | 6599 (9.99%) |
| Глагол | 17439 (26.41%) |
| Местоимение-существительное | 7790 (11.80%) |
| Местоименное прилагательное | 4387 (6.64%) |
| Местоимение-предикатив | 28 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 919 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 130 (0.20%) |
| Наречие | 3837 (5.81%) |
| Предикатив | 665 (1.01%) |
| Предлог | 7986 (12.09%) |
| Союз | 8103 (12.27%) |
| Междометие | 1400 (2.12%) |
| Вводное слово | 225 (0.34%) |
| Частица | 5883 (8.91%) |
| Причастие | 986 (1.49%) |
| Деепричастие | 260 (0.39%) |
| Служебных слов: | 36062 (54.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.09 |
| . точка | 110.78 |
| - тире | 38.98 |
| ! восклицательный знак | 1.22 |
| ? вопросительный знак | 17.19 |
| ... многоточие | 0.71 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 2.20 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 3.29 |
| ; 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».
