Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 587467 |
| Слов в произведении (СВП): | 86946 |
| Приблизительно страниц: | 292 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 70.22 |
| СДП диалога, знаков: | 38.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.3% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10529 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9886 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 643 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1217.67 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2864.91 | —> 5461-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20923 (24.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66023 (75.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20448 (30.97%) |
| Прилагательное | 6846 (10.37%) |
| Глагол | 16631 (25.19%) |
| Местоимение-существительное | 7457 (11.29%) |
| Местоименное прилагательное | 3166 (4.80%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 798 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 199 (0.30%) |
| Наречие | 3830 (5.80%) |
| Предикатив | 675 (1.02%) |
| Предлог | 8290 (12.56%) |
| Союз | 7465 (11.31%) |
| Междометие | 1765 (2.67%) |
| Вводное слово | 282 (0.43%) |
| Частица | 6277 (9.51%) |
| Причастие | 1222 (1.85%) |
| Деепричастие | 160 (0.24%) |
| Служебных слов: | 34874 (52.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 126.26 |
| . точка | 94.05 |
| - тире | 38.38 |
| ! восклицательный знак | 7.48 |
| ? вопросительный знак | 20.48 |
| ... многоточие | 16.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 6.29 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 5.43 |
| ; 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».
