Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 558928 |
| Слов в произведении (СВП): | 77190 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.37 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.03 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.41 |
| СДП диалога, знаков: | 46.83 |
| Доля диалогов в тексте: | 58.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8093 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7870 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 223 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1142.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2567.90 | —> 9731-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17114 (22.17% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60076 (77.83% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19285 (32.10%) |
| Прилагательное | 6420 (10.69%) |
| Глагол | 15725 (26.18%) |
| Местоимение-существительное | 7049 (11.73%) |
| Местоименное прилагательное | 3540 (5.89%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 875 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 146 (0.24%) |
| Наречие | 3115 (5.19%) |
| Предикатив | 637 (1.06%) |
| Предлог | 7295 (12.14%) |
| Союз | 5580 (9.29%) |
| Междометие | 1078 (1.79%) |
| Вводное слово | 213 (0.35%) |
| Частица | 4130 (6.87%) |
| Причастие | 1228 (2.04%) |
| Деепричастие | 295 (0.49%) |
| Служебных слов: | 29198 (48.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.87 |
| . точка | 101.44 |
| - тире | 33.18 |
| ! восклицательный знак | 1.93 |
| ? вопросительный знак | 16.08 |
| ... многоточие | 0.49 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 0.49 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.44 |
| ; 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».
