Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 589844 |
| Слов в произведении (СВП): | 86098 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.43 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.64 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.49 |
| СДП диалога, знаков: | 56.24 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9187 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8664 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 523 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1235.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2795.54 | —> 6506-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16955 (19.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69143 (80.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23350 (33.77%) |
| Прилагательное | 7765 (11.23%) |
| Глагол | 15056 (21.78%) |
| Местоимение-существительное | 7150 (10.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3235 (4.68%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1027 (1.49%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.22%) |
| Наречие | 3382 (4.89%) |
| Предикатив | 406 (0.59%) |
| Предлог | 9729 (14.07%) |
| Союз | 5646 (8.17%) |
| Междометие | 1220 (1.76%) |
| Вводное слово | 90 (0.13%) |
| Частица | 3218 (4.65%) |
| Причастие | 1682 (2.43%) |
| Деепричастие | 270 (0.39%) |
| Служебных слов: | 30562 (44.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.34 |
| . точка | 88.26 |
| - тире | 16.75 |
| ! восклицательный знак | 1.86 |
| ? вопросительный знак | 5.24 |
| ... многоточие | 1.06 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 15.68 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.10 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
