Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 600688 |
| Слов в произведении (СВП): | 88230 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.26 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.47 |
| СДП диалога, знаков: | 44.37 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8797 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8356 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 441 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1113.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2517.42 | —> 10293-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19907 (22.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68323 (77.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20829 (30.49%) |
| Прилагательное | 6627 (9.70%) |
| Глагол | 17092 (25.02%) |
| Местоимение-существительное | 6890 (10.08%) |
| Местоименное прилагательное | 4651 (6.81%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1065 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 213 (0.31%) |
| Наречие | 3900 (5.71%) |
| Предикатив | 588 (0.86%) |
| Предлог | 8436 (12.35%) |
| Союз | 6809 (9.97%) |
| Междометие | 1385 (2.03%) |
| Вводное слово | 177 (0.26%) |
| Частица | 4760 (6.97%) |
| Причастие | 1217 (1.78%) |
| Деепричастие | 207 (0.30%) |
| Служебных слов: | 33327 (48.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.54 |
| . точка | 86.94 |
| - тире | 28.62 |
| ! восклицательный знак | 6.04 |
| ? вопросительный знак | 9.43 |
| ... многоточие | 3.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 6.46 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 1.75 |
| ; 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».
