Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 600334 |
| Слов в произведении (СВП): | 85977 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.01 |
| СДП диалога, знаков: | 59.41 |
| Доля диалогов в тексте: | 34.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9564 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9033 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 531 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1279.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2893.41 | —> 5058-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20075 (23.35% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65902 (76.65% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20428 (31.00%) |
| Прилагательное | 7351 (11.15%) |
| Глагол | 15099 (22.91%) |
| Местоимение-существительное | 4724 (7.17%) |
| Местоименное прилагательное | 3938 (5.98%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 875 (1.33%) |
| Числительное (порядковое) | 169 (0.26%) |
| Наречие | 4236 (6.43%) |
| Предикатив | 708 (1.07%) |
| Предлог | 8404 (12.75%) |
| Союз | 7584 (11.51%) |
| Междометие | 1409 (2.14%) |
| Вводное слово | 192 (0.29%) |
| Частица | 5579 (8.47%) |
| Причастие | 1464 (2.22%) |
| Деепричастие | 240 (0.36%) |
| Служебных слов: | 32088 (48.69%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.33 |
| . точка | 73.59 |
| - тире | 23.17 |
| ! восклицательный знак | 5.87 |
| ? вопросительный знак | 6.87 |
| ... многоточие | 8.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.12 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.31 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.21 |
| " кавычка | 5.18 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 3.77 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
