Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 575935 |
| Слов в произведении (СВП): | 92441 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.92 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.47 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.06 |
| СДП диалога, знаков: | 37.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.86% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7967 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7607 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 360 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1080.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2392.60 | —> 11268-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23063 (24.95% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69378 (75.05% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19678 (28.36%) |
| Прилагательное | 5762 (8.31%) |
| Глагол | 19654 (28.33%) |
| Местоимение-существительное | 9671 (13.94%) |
| Местоименное прилагательное | 3861 (5.57%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 764 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 126 (0.18%) |
| Наречие | 4659 (6.72%) |
| Предикатив | 702 (1.01%) |
| Предлог | 7706 (11.11%) |
| Союз | 8553 (12.33%) |
| Междометие | 1651 (2.38%) |
| Вводное слово | 363 (0.52%) |
| Частица | 6452 (9.30%) |
| Причастие | 720 (1.04%) |
| Деепричастие | 160 (0.23%) |
| Служебных слов: | 38429 (55.39%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.91 |
| . точка | 93.55 |
| - тире | 7.04 |
| ! восклицательный знак | 6.91 |
| ? вопросительный знак | 11.23 |
| ... многоточие | 4.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.26 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.02 |
| " кавычка | 5.64 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 17.52 |
| ; 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».
