Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 593388 |
| Слов в произведении (СВП): | 75115 |
| Приблизительно страниц: | 299 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.25 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.05 |
| СДП диалога, знаков: | 43.65 |
| Доля диалогов в тексте: | 48.6% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.75% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8527 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7934 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 593 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1415.77 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3021.02 | —> 3343-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 12540 (16.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62575 (83.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23919 (38.22%) |
| Прилагательное | 8502 (13.59%) |
| Глагол | 12910 (20.63%) |
| Местоимение-существительное | 2937 (4.69%) |
| Местоименное прилагательное | 1480 (2.37%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1204 (1.92%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.29%) |
| Наречие | 3116 (4.98%) |
| Предикатив | 584 (0.93%) |
| Предлог | 7656 (12.23%) |
| Союз | 3987 (6.37%) |
| Междометие | 858 (1.37%) |
| Вводное слово | 118 (0.19%) |
| Частица | 3372 (5.39%) |
| Причастие | 1241 (1.98%) |
| Деепричастие | 154 (0.25%) |
| Служебных слов: | 20572 (32.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 80.57 |
| . точка | 140.48 |
| - тире | 51.85 |
| ! восклицательный знак | 3.16 |
| ? вопросительный знак | 8.69 |
| ... многоточие | 2.86 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.00 |
| " кавычка | 8.85 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.10 |
| ; 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».
