Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 598586 |
| Слов в произведении (СВП): | 89414 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.83 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.38 |
| СДП диалога, знаков: | 50.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11048 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10080 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 968 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1240.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2910.86 | —> 4816-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21533 (24.08% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67881 (75.92% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20868 (30.74%) |
| Прилагательное | 6824 (10.05%) |
| Глагол | 15731 (23.17%) |
| Местоимение-существительное | 7890 (11.62%) |
| Местоименное прилагательное | 3871 (5.70%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 489 (0.72%) |
| Числительное (порядковое) | 86 (0.13%) |
| Наречие | 3681 (5.42%) |
| Предикатив | 878 (1.29%) |
| Предлог | 8262 (12.17%) |
| Союз | 7797 (11.49%) |
| Междометие | 1920 (2.83%) |
| Вводное слово | 270 (0.40%) |
| Частица | 6348 (9.35%) |
| Причастие | 1171 (1.73%) |
| Деепричастие | 219 (0.32%) |
| Служебных слов: | 36594 (53.91%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 117.10 |
| . точка | 87.51 |
| - тире | 24.67 |
| ! восклицательный знак | 8.38 |
| ? вопросительный знак | 11.97 |
| ... многоточие | 6.98 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 4.76 |
| () скобки | 1.02 |
| : двоеточие | 1.64 |
| ; 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».
