Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 584667 |
| Слов в произведении (СВП): | 87115 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 52.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.27 |
| СДП диалога, знаков: | 42.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.16% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9977 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9408 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 569 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1214.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2809.89 | —> 6277-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22511 (25.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64604 (74.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21507 (33.29%) |
| Прилагательное | 6883 (10.65%) |
| Глагол | 14960 (23.16%) |
| Местоимение-существительное | 5556 (8.60%) |
| Местоименное прилагательное | 3814 (5.90%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1144 (1.77%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.30%) |
| Наречие | 3822 (5.92%) |
| Предикатив | 623 (0.96%) |
| Предлог | 8618 (13.34%) |
| Союз | 8202 (12.70%) |
| Междометие | 1574 (2.44%) |
| Вводное слово | 204 (0.32%) |
| Частица | 6856 (10.61%) |
| Причастие | 1194 (1.85%) |
| Деепричастие | 237 (0.37%) |
| Служебных слов: | 35077 (54.30%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 93.90 |
| . точка | 115.35 |
| - тире | 10.77 |
| ! восклицательный знак | 2.01 |
| ? вопросительный знак | 6.68 |
| ... многоточие | 0.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.03 |
| " кавычка | 0.60 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.33 |
| ; 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».
