Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 605860 |
| Слов в произведении (СВП): | 94098 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.15 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 72.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.88 |
| СДП диалога, знаков: | 48.06 |
| Доля диалогов в тексте: | 11.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.1% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7471 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6934 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 537 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1039.57 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2204.83 | —> 11835-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24293 (25.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69805 (74.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23201 (33.24%) |
| Прилагательное | 7610 (10.90%) |
| Глагол | 17410 (24.94%) |
| Местоимение-существительное | 7014 (10.05%) |
| Местоименное прилагательное | 3689 (5.28%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 2408 (3.45%) |
| Числительное (порядковое) | 633 (0.91%) |
| Наречие | 3519 (5.04%) |
| Предикатив | 664 (0.95%) |
| Предлог | 9381 (13.44%) |
| Союз | 7910 (11.33%) |
| Междометие | 1671 (2.39%) |
| Вводное слово | 224 (0.32%) |
| Частица | 5904 (8.46%) |
| Причастие | 964 (1.38%) |
| Деепричастие | 245 (0.35%) |
| Служебных слов: | 36049 (51.64%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 144.34 |
| . точка | 82.44 |
| - тире | 6.95 |
| ! восклицательный знак | 0.24 |
| ? вопросительный знак | 4.02 |
| ... многоточие | 0.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 10.33 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.90 |
| ; точка с запятой | 0.43 |
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».
