Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 593419 |
| Слов в произведении (СВП): | 88930 |
| Приблизительно страниц: | 300 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.09 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.81 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.66 |
| СДП диалога, знаков: | 46.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.69% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9991 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9213 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 778 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.42 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2610.81 | —> 9226-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22405 (25.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66525 (74.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21161 (31.81%) |
| Прилагательное | 6879 (10.34%) |
| Глагол | 15468 (23.25%) |
| Местоимение-существительное | 7838 (11.78%) |
| Местоименное прилагательное | 4320 (6.49%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 955 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 429 (0.64%) |
| Наречие | 4610 (6.93%) |
| Предикатив | 666 (1.00%) |
| Предлог | 8805 (13.24%) |
| Союз | 7183 (10.80%) |
| Междометие | 1661 (2.50%) |
| Вводное слово | 404 (0.61%) |
| Частица | 5556 (8.35%) |
| Причастие | 893 (1.34%) |
| Деепричастие | 126 (0.19%) |
| Служебных слов: | 35907 (53.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.00 |
| . точка | 93.01 |
| - тире | 36.83 |
| ! восклицательный знак | 4.31 |
| ? вопросительный знак | 18.57 |
| ... многоточие | 9.28 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 14.79 |
| () скобки | 0.57 |
| : двоеточие | 5.72 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
