Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 624032 |
| Слов в произведении (СВП): | 90142 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.13 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.79 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.7 |
| СДП диалога, знаков: | 40.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 63.4% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.72% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10060 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9458 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 602 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1177.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2737.32 | —> 7457-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21559 (23.92% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68583 (76.08% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20917 (30.50%) |
| Прилагательное | 7218 (10.52%) |
| Глагол | 16679 (24.32%) |
| Местоимение-существительное | 8501 (12.40%) |
| Местоименное прилагательное | 3655 (5.33%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1054 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 172 (0.25%) |
| Наречие | 4405 (6.42%) |
| Предикатив | 712 (1.04%) |
| Предлог | 8012 (11.68%) |
| Союз | 7967 (11.62%) |
| Междометие | 1633 (2.38%) |
| Вводное слово | 292 (0.43%) |
| Частица | 5789 (8.44%) |
| Причастие | 923 (1.35%) |
| Деепричастие | 185 (0.27%) |
| Служебных слов: | 36051 (52.57%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.28 |
| . точка | 113.30 |
| - тире | 46.53 |
| ! восклицательный знак | 7.60 |
| ? вопросительный знак | 13.06 |
| ... многоточие | 10.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.32 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.97 |
| " кавычка | 9.10 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 1.00 |
| ; 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».
