Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 611351 |
| Слов в произведении (СВП): | 86760 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.02 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.5 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.87 |
| СДП диалога, знаков: | 39.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.49% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8730 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8369 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 361 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1125.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2547.28 | —> 9982-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21866 (25.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64894 (74.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21189 (32.65%) |
| Прилагательное | 5830 (8.98%) |
| Глагол | 17964 (27.68%) |
| Местоимение-существительное | 6797 (10.47%) |
| Местоименное прилагательное | 3781 (5.83%) |
| Местоимение-предикатив | 26 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1026 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.22%) |
| Наречие | 3687 (5.68%) |
| Предикатив | 808 (1.25%) |
| Предлог | 8060 (12.42%) |
| Союз | 8400 (12.94%) |
| Междометие | 1099 (1.69%) |
| Вводное слово | 195 (0.30%) |
| Частица | 5960 (9.18%) |
| Причастие | 843 (1.30%) |
| Деепричастие | 276 (0.43%) |
| Служебных слов: | 34594 (53.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.77 |
| . точка | 114.66 |
| - тире | 39.41 |
| ! восклицательный знак | 1.71 |
| ? вопросительный знак | 15.80 |
| ... многоточие | 0.76 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 1.86 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.70 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
