Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 612561 |
| Слов в произведении (СВП): | 86464 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.82 |
| СДП авторского текста, знаков: | 108.86 |
| СДП диалога, знаков: | 51.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.66% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9660 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8773 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 887 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1307.39 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2934.93 | —> 4491-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18492 (21.39% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67972 (78.61% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21267 (31.29%) |
| Прилагательное | 7745 (11.39%) |
| Глагол | 17554 (25.83%) |
| Местоимение-существительное | 4249 (6.25%) |
| Местоименное прилагательное | 2783 (4.09%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 901 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 173 (0.25%) |
| Наречие | 3774 (5.55%) |
| Предикатив | 439 (0.65%) |
| Предлог | 8739 (12.86%) |
| Союз | 7285 (10.72%) |
| Междометие | 1267 (1.86%) |
| Вводное слово | 105 (0.15%) |
| Частица | 4735 (6.97%) |
| Причастие | 1530 (2.25%) |
| Деепричастие | 219 (0.32%) |
| Служебных слов: | 29391 (43.24%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 176.12 |
| . точка | 65.39 |
| - тире | 42.05 |
| ! восклицательный знак | 7.17 |
| ? вопросительный знак | 9.34 |
| ... многоточие | 10.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 2.75 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 1.23 |
| ; точка с запятой | 0.21 |
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».
