Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 590172 |
| Слов в произведении (СВП): | 90027 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.05 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 106.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 126.44 |
| СДП диалога, знаков: | 79.76 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6948 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6753 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 195 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 957.37 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2087.40 | —> 11934-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21443 (23.82% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68584 (76.18% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20457 (29.83%) |
| Прилагательное | 5583 (8.14%) |
| Глагол | 18967 (27.66%) |
| Местоимение-существительное | 10092 (14.71%) |
| Местоименное прилагательное | 4514 (6.58%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1350 (1.97%) |
| Числительное (порядковое) | 236 (0.34%) |
| Наречие | 4077 (5.94%) |
| Предикатив | 417 (0.61%) |
| Предлог | 8517 (12.42%) |
| Союз | 6855 (10.00%) |
| Междометие | 1191 (1.74%) |
| Вводное слово | 134 (0.20%) |
| Частица | 5271 (7.69%) |
| Причастие | 1308 (1.91%) |
| Деепричастие | 251 (0.37%) |
| Служебных слов: | 36830 (53.70%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 158.45 |
| . точка | 52.78 |
| - тире | 17.38 |
| ! восклицательный знак | 0.78 |
| ? вопросительный знак | 5.63 |
| ... многоточие | 0.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.02 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 2.77 |
| ; 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».
