Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 573099 |
| Слов в произведении (СВП): | 86435 |
| Приблизительно страниц: | 298 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.18 |
| СДП диалога, знаков: | 45.13 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9909 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9343 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 566 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1176.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2744.74 | —> 7337-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19555 (22.62% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66880 (77.38% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21245 (31.77%) |
| Прилагательное | 6692 (10.01%) |
| Глагол | 16620 (24.85%) |
| Местоимение-существительное | 7359 (11.00%) |
| Местоименное прилагательное | 3928 (5.87%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 910 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 82 (0.12%) |
| Наречие | 3711 (5.55%) |
| Предикатив | 567 (0.85%) |
| Предлог | 8115 (12.13%) |
| Союз | 7174 (10.73%) |
| Междометие | 1176 (1.76%) |
| Вводное слово | 192 (0.29%) |
| Частица | 5372 (8.03%) |
| Причастие | 1477 (2.21%) |
| Деепричастие | 155 (0.23%) |
| Служебных слов: | 33488 (50.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.48 |
| . точка | 62.63 |
| - тире | 32.49 |
| ! восклицательный знак | 18.21 |
| ? вопросительный знак | 12.14 |
| ... многоточие | 6.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.83 |
| " кавычка | 3.44 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 4.38 |
| ; 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».
