Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 645032 |
| Слов в произведении (СВП): | 90131 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 86.8 |
| СДП диалога, знаков: | 43.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.76% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9688 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9103 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 585 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1230.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2805.85 | —> 6340-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19755 (21.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70376 (78.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21917 (31.14%) |
| Прилагательное | 8387 (11.92%) |
| Глагол | 16985 (24.13%) |
| Местоимение-существительное | 6132 (8.71%) |
| Местоименное прилагательное | 3416 (4.85%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 824 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.22%) |
| Наречие | 3575 (5.08%) |
| Предикатив | 825 (1.17%) |
| Предлог | 7858 (11.17%) |
| Союз | 7429 (10.56%) |
| Междометие | 1738 (2.47%) |
| Вводное слово | 202 (0.29%) |
| Частица | 4863 (6.91%) |
| Причастие | 1608 (2.28%) |
| Деепричастие | 166 (0.24%) |
| Служебных слов: | 31809 (45.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.68 |
| . точка | 81.76 |
| - тире | 37.31 |
| ! восклицательный знак | 8.68 |
| ? вопросительный знак | 17.94 |
| ... многоточие | 9.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.52 |
| " кавычка | 12.49 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 8.34 |
| ; 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».
