Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 589948 |
| Слов в произведении (СВП): | 83585 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 89.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 104.08 |
| СДП диалога, знаков: | 62.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 23.73% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13900 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12377 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1523 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1512.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3720.45 | —> 76-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16081 (19.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67504 (80.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23112 (34.24%) |
| Прилагательное | 9135 (13.53%) |
| Глагол | 15047 (22.29%) |
| Местоимение-существительное | 3745 (5.55%) |
| Местоименное прилагательное | 2683 (3.97%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 745 (1.10%) |
| Числительное (порядковое) | 197 (0.29%) |
| Наречие | 3654 (5.41%) |
| Предикатив | 386 (0.57%) |
| Предлог | 9014 (13.35%) |
| Союз | 6083 (9.01%) |
| Междометие | 912 (1.35%) |
| Вводное слово | 157 (0.23%) |
| Частица | 4037 (5.98%) |
| Причастие | 1732 (2.57%) |
| Деепричастие | 269 (0.40%) |
| Служебных слов: | 26914 (39.87%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.53 |
| . точка | 61.22 |
| - тире | 24.93 |
| ! восклицательный знак | 3.82 |
| ? вопросительный знак | 4.03 |
| ... многоточие | 7.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 23.25 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 6.21 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
