Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 589119 |
| Слов в произведении (СВП): | 86339 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.55 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.93 |
| СДП диалога, знаков: | 37.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 53.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9304 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8949 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 355 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1235.23 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2755.46 | —> 7153-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20481 (23.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65858 (76.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20850 (31.66%) |
| Прилагательное | 6280 (9.54%) |
| Глагол | 17695 (26.87%) |
| Местоимение-существительное | 7036 (10.68%) |
| Местоименное прилагательное | 3518 (5.34%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1126 (1.71%) |
| Числительное (порядковое) | 320 (0.49%) |
| Наречие | 4436 (6.74%) |
| Предикатив | 774 (1.18%) |
| Предлог | 8392 (12.74%) |
| Союз | 6216 (9.44%) |
| Междометие | 1353 (2.05%) |
| Вводное слово | 220 (0.33%) |
| Частица | 5742 (8.72%) |
| Причастие | 746 (1.13%) |
| Деепричастие | 293 (0.44%) |
| Служебных слов: | 32784 (49.78%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 98.78 |
| . точка | 107.27 |
| - тире | 28.45 |
| ! восклицательный знак | 8.00 |
| ? вопросительный знак | 24.21 |
| ... многоточие | 5.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.27 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.31 |
| " кавычка | 8.39 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 3.82 |
| ; 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».
