Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 611487 |
| Слов в произведении (СВП): | 96032 |
| Приблизительно страниц: | 316 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.96 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 38.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 42.62 |
| СДП диалога, знаков: | 29.73 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10861 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10014 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 847 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1139.36 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2703.58 | —> 7971-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 25539 (26.59% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70493 (73.41% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22397 (31.77%) |
| Прилагательное | 6750 (9.58%) |
| Глагол | 18285 (25.94%) |
| Местоимение-существительное | 7555 (10.72%) |
| Местоименное прилагательное | 3787 (5.37%) |
| Местоимение-предикатив | 24 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1013 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 227 (0.32%) |
| Наречие | 4433 (6.29%) |
| Предикатив | 1016 (1.44%) |
| Предлог | 7468 (10.59%) |
| Союз | 10162 (14.42%) |
| Междометие | 1943 (2.76%) |
| Вводное слово | 305 (0.43%) |
| Частица | 7885 (11.19%) |
| Причастие | 622 (0.88%) |
| Деепричастие | 188 (0.27%) |
| Служебных слов: | 39317 (55.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 105.14 |
| . точка | 99.40 |
| - тире | 17.10 |
| ! восклицательный знак | 18.41 |
| ? вопросительный знак | 23.54 |
| ... многоточие | 28.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 1.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.10 |
| " кавычка | 3.03 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 2.56 |
| ; 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».
