Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 599868 |
| Слов в произведении (СВП): | 84550 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.18 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.54 |
| СДП диалога, знаков: | 44.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 38.01% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9693 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9117 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 576 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1220.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2825.56 | —> 6044-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19248 (22.77% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65302 (77.23% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22482 (34.43%) |
| Прилагательное | 7423 (11.37%) |
| Глагол | 15046 (23.04%) |
| Местоимение-существительное | 5310 (8.13%) |
| Местоименное прилагательное | 3505 (5.37%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1111 (1.70%) |
| Числительное (порядковое) | 271 (0.41%) |
| Наречие | 3810 (5.83%) |
| Предикатив | 741 (1.13%) |
| Предлог | 7756 (11.88%) |
| Союз | 6531 (10.00%) |
| Междометие | 1403 (2.15%) |
| Вводное слово | 222 (0.34%) |
| Частица | 5102 (7.81%) |
| Причастие | 1306 (2.00%) |
| Деепричастие | 210 (0.32%) |
| Служебных слов: | 30047 (46.01%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 87.17 |
| . точка | 98.15 |
| - тире | 33.53 |
| ! восклицательный знак | 5.77 |
| ? вопросительный знак | 13.02 |
| ... многоточие | 14.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.13 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.27 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 10.49 |
| () скобки | 0.98 |
| : двоеточие | 2.95 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
