Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 610041 |
| Слов в произведении (СВП): | 89064 |
| Приблизительно страниц: | 319 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.4 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 92.51 |
| СДП диалога, знаков: | 54.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 62.67% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 3.12% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10728 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10152 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 576 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1337.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3077.01 | —> 2717-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20076 (22.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68988 (77.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23561 (34.15%) |
| Прилагательное | 7691 (11.15%) |
| Глагол | 17395 (25.21%) |
| Местоимение-существительное | 5196 (7.53%) |
| Местоименное прилагательное | 2718 (3.94%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 906 (1.31%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.28%) |
| Наречие | 3952 (5.73%) |
| Предикатив | 817 (1.18%) |
| Предлог | 9288 (13.46%) |
| Союз | 7141 (10.35%) |
| Междометие | 1149 (1.67%) |
| Вводное слово | 150 (0.22%) |
| Частица | 5392 (7.82%) |
| Причастие | 1729 (2.51%) |
| Деепричастие | 242 (0.35%) |
| Служебных слов: | 31291 (45.36%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 102.67 |
| . точка | 76.90 |
| - тире | 21.40 |
| ! восклицательный знак | 3.85 |
| ? вопросительный знак | 9.66 |
| ... многоточие | 18.93 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.84 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.76 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 4.15 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 7.62 |
| ; 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».
