Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 590987 |
| Слов в произведении (СВП): | 86626 |
| Приблизительно страниц: | 294 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.13 |
| СДП диалога, знаков: | 54.85 |
| Доля диалогов в тексте: | 81.94% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8234 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8077 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 157 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1067.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2407.60 | —> 11185-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23040 (26.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63586 (73.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18424 (28.97%) |
| Прилагательное | 6641 (10.44%) |
| Глагол | 16965 (26.68%) |
| Местоимение-существительное | 9896 (15.56%) |
| Местоименное прилагательное | 4949 (7.78%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 705 (1.11%) |
| Числительное (порядковое) | 108 (0.17%) |
| Наречие | 4092 (6.44%) |
| Предикатив | 866 (1.36%) |
| Предлог | 6741 (10.60%) |
| Союз | 7646 (12.02%) |
| Междометие | 1609 (2.53%) |
| Вводное слово | 330 (0.52%) |
| Частица | 6136 (9.65%) |
| Причастие | 962 (1.51%) |
| Деепричастие | 248 (0.39%) |
| Служебных слов: | 37567 (59.08%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.15 |
| . точка | 90.80 |
| - тире | 22.63 |
| ! восклицательный знак | 2.87 |
| ? вопросительный знак | 18.20 |
| ... многоточие | 0.58 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 0.95 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.32 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
