Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 614067 |
| Слов в произведении (СВП): | 95558 |
| Приблизительно страниц: | 315 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.98 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 38.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 42.01 |
| СДП диалога, знаков: | 29.44 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.8% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.39% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10881 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10034 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 847 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1160.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2754.63 | —> 7164-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24305 (25.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71253 (74.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23394 (32.83%) |
| Прилагательное | 6558 (9.20%) |
| Глагол | 18549 (26.03%) |
| Местоимение-существительное | 6918 (9.71%) |
| Местоименное прилагательное | 3738 (5.25%) |
| Местоимение-предикатив | 20 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1098 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 234 (0.33%) |
| Наречие | 4418 (6.20%) |
| Предикатив | 945 (1.33%) |
| Предлог | 7673 (10.77%) |
| Союз | 9694 (13.61%) |
| Междометие | 1846 (2.59%) |
| Вводное слово | 299 (0.42%) |
| Частица | 7518 (10.55%) |
| Причастие | 675 (0.95%) |
| Деепричастие | 158 (0.22%) |
| Служебных слов: | 37864 (53.14%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 99.64 |
| . точка | 100.61 |
| - тире | 24.33 |
| ! восклицательный знак | 22.07 |
| ? вопросительный знак | 22.88 |
| ... многоточие | 30.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.31 |
| " кавычка | 2.30 |
| () скобки | 0.44 |
| : двоеточие | 0.68 |
| ; 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».
