Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 596777 |
| Слов в произведении (СВП): | 87002 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.14 |
| СДП диалога, знаков: | 37.93 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.04% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9907 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9316 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 591 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1209.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2792.77 | —> 6547-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19426 (22.33% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67576 (77.67% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22565 (33.39%) |
| Прилагательное | 7443 (11.01%) |
| Глагол | 15478 (22.90%) |
| Местоимение-существительное | 6132 (9.07%) |
| Местоименное прилагательное | 3423 (5.07%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1159 (1.72%) |
| Числительное (порядковое) | 154 (0.23%) |
| Наречие | 3823 (5.66%) |
| Предикатив | 828 (1.23%) |
| Предлог | 8007 (11.85%) |
| Союз | 6655 (9.85%) |
| Междометие | 1585 (2.35%) |
| Вводное слово | 224 (0.33%) |
| Частица | 4941 (7.31%) |
| Причастие | 1021 (1.51%) |
| Деепричастие | 199 (0.29%) |
| Служебных слов: | 31176 (46.13%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 81.89 |
| . точка | 108.52 |
| - тире | 33.33 |
| ! восклицательный знак | 6.29 |
| ? вопросительный знак | 14.39 |
| ... многоточие | 16.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.07 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 9.79 |
| () скобки | 0.41 |
| : двоеточие | 3.99 |
| ; точка с запятой | 0.14 |
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».
