Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 610760 |
| Слов в произведении (СВП): | 86685 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.74 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.42 |
| СДП диалога, знаков: | 55.99 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11514 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10665 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 849 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1304.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3121.45 | —> 2233-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20001 (23.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66684 (76.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20788 (31.17%) |
| Прилагательное | 7298 (10.94%) |
| Глагол | 15312 (22.96%) |
| Местоимение-существительное | 5771 (8.65%) |
| Местоименное прилагательное | 3895 (5.84%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 846 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.23%) |
| Наречие | 4034 (6.05%) |
| Предикатив | 468 (0.70%) |
| Предлог | 8808 (13.21%) |
| Союз | 7310 (10.96%) |
| Междометие | 1452 (2.18%) |
| Вводное слово | 213 (0.32%) |
| Частица | 5393 (8.09%) |
| Причастие | 1281 (1.92%) |
| Деепричастие | 241 (0.36%) |
| Служебных слов: | 33097 (49.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.51 |
| . точка | 68.15 |
| - тире | 26.08 |
| ! восклицательный знак | 9.67 |
| ? вопросительный знак | 8.11 |
| ... многоточие | 1.90 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.83 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.36 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.73 |
| " кавычка | 5.11 |
| () скобки | 0.80 |
| : двоеточие | 2.12 |
| ; 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».
