Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 585293 |
| Слов в произведении (СВП): | 88486 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 47.1 |
| СДП диалога, знаков: | 33.82 |
| Доля диалогов в тексте: | 20.85% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9609 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9004 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 605 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1148.84 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2656.58 | —> 8664-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21582 (24.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66904 (75.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19534 (29.20%) |
| Прилагательное | 6352 (9.49%) |
| Глагол | 17824 (26.64%) |
| Местоимение-существительное | 7723 (11.54%) |
| Местоименное прилагательное | 3202 (4.79%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1052 (1.57%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.32%) |
| Наречие | 4592 (6.86%) |
| Предикатив | 790 (1.18%) |
| Предлог | 8543 (12.77%) |
| Союз | 7823 (11.69%) |
| Междометие | 1279 (1.91%) |
| Вводное слово | 366 (0.55%) |
| Частица | 6605 (9.87%) |
| Причастие | 920 (1.38%) |
| Деепричастие | 307 (0.46%) |
| Служебных слов: | 35865 (53.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.55 |
| . точка | 131.69 |
| - тире | 20.88 |
| ! восклицательный знак | 2.35 |
| ? вопросительный знак | 13.23 |
| ... многоточие | 3.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 7.39 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.44 |
| ; 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».
