Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601913 |
| Слов в произведении (СВП): | 87022 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.23 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.49 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.54 |
| СДП диалога, знаков: | 42.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.88% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8765 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8175 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 590 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1094.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2482.63 | —> 10635-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20393 (23.43% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66629 (76.57% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20266 (30.42%) |
| Прилагательное | 7917 (11.88%) |
| Глагол | 17352 (26.04%) |
| Местоимение-существительное | 6865 (10.30%) |
| Местоименное прилагательное | 3873 (5.81%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 964 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 268 (0.40%) |
| Наречие | 4160 (6.24%) |
| Предикатив | 848 (1.27%) |
| Предлог | 6598 (9.90%) |
| Союз | 6937 (10.41%) |
| Междометие | 1404 (2.11%) |
| Вводное слово | 342 (0.51%) |
| Частица | 5943 (8.92%) |
| Причастие | 887 (1.33%) |
| Деепричастие | 124 (0.19%) |
| Служебных слов: | 32101 (48.18%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.32 |
| . точка | 91.41 |
| - тире | 42.29 |
| ! восклицательный знак | 6.57 |
| ? вопросительный знак | 10.86 |
| ... многоточие | 7.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.33 |
| " кавычка | 9.53 |
| () скобки | 0.93 |
| : двоеточие | 5.06 |
| ; 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».
