Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 595941 |
| Слов в произведении (СВП): | 86158 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.57 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.04 |
| СДП диалога, знаков: | 35.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 0.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10492 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9735 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 757 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1320.75 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3038.10 | —> 3113-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18773 (21.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67385 (78.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23848 (35.39%) |
| Прилагательное | 7730 (11.47%) |
| Глагол | 14914 (22.13%) |
| Местоимение-существительное | 5673 (8.42%) |
| Местоименное прилагательное | 3648 (5.41%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1167 (1.73%) |
| Числительное (порядковое) | 239 (0.35%) |
| Наречие | 3971 (5.89%) |
| Предикатив | 547 (0.81%) |
| Предлог | 8501 (12.62%) |
| Союз | 5945 (8.82%) |
| Междометие | 1283 (1.90%) |
| Вводное слово | 185 (0.27%) |
| Частица | 4347 (6.45%) |
| Причастие | 1575 (2.34%) |
| Деепричастие | 234 (0.35%) |
| Служебных слов: | 29824 (44.26%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.24 |
| . точка | 80.98 |
| - тире | 15.79 |
| ! восклицательный знак | 11.18 |
| ? вопросительный знак | 13.00 |
| ... многоточие | 18.57 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.49 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.55 |
| " кавычка | 3.76 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 9.38 |
| ; 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».
