Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 577982 |
| Слов в произведении (СВП): | 85625 |
| Приблизительно страниц: | 296 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.31 |
| СДП авторского текста, знаков: | 63.05 |
| СДП диалога, знаков: | 47.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7972 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7689 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 283 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1074.61 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2386.62 | —> 11304-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23288 (27.20% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62337 (72.80% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18487 (29.66%) |
| Прилагательное | 6494 (10.42%) |
| Глагол | 15605 (25.03%) |
| Местоимение-существительное | 7232 (11.60%) |
| Местоименное прилагательное | 4937 (7.92%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 848 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 185 (0.30%) |
| Наречие | 4799 (7.70%) |
| Предикатив | 866 (1.39%) |
| Предлог | 7466 (11.98%) |
| Союз | 6968 (11.18%) |
| Междометие | 1866 (2.99%) |
| Вводное слово | 332 (0.53%) |
| Частица | 6384 (10.24%) |
| Причастие | 894 (1.43%) |
| Деепричастие | 216 (0.35%) |
| Служебных слов: | 35406 (56.80%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.61 |
| . точка | 97.02 |
| - тире | 26.71 |
| ! восклицательный знак | 7.86 |
| ? вопросительный знак | 13.40 |
| ... многоточие | 5.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.29 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.09 |
| " кавычка | 7.65 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 1.92 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
