Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 584797 |
| Слов в произведении (СВП): | 85120 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.12 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.56 |
| СДП диалога, знаков: | 48.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.47% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8655 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8251 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 404 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1135.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2591.17 | —> 9447-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20315 (23.87% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64805 (76.13% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20236 (31.23%) |
| Прилагательное | 7361 (11.36%) |
| Глагол | 15885 (24.51%) |
| Местоимение-существительное | 6746 (10.41%) |
| Местоименное прилагательное | 4005 (6.18%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 603 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 101 (0.16%) |
| Наречие | 3919 (6.05%) |
| Предикатив | 670 (1.03%) |
| Предлог | 7371 (11.37%) |
| Союз | 7525 (11.61%) |
| Междометие | 1510 (2.33%) |
| Вводное слово | 212 (0.33%) |
| Частица | 5271 (8.13%) |
| Причастие | 1001 (1.54%) |
| Деепричастие | 228 (0.35%) |
| Служебных слов: | 32873 (50.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.34 |
| . точка | 58.98 |
| - тире | 27.36 |
| ! восклицательный знак | 9.68 |
| ? вопросительный знак | 13.01 |
| ... многоточие | 16.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 2.73 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 0.82 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 11.04 |
| ; 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».
