Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 612030 |
| Слов в произведении (СВП): | 88371 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.24 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 71.04 |
| СДП диалога, знаков: | 50.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8467 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8189 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 278 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1126.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2512.68 | —> 10351-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22593 (25.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65778 (74.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18779 (28.55%) |
| Прилагательное | 7097 (10.79%) |
| Глагол | 16866 (25.64%) |
| Местоимение-существительное | 8176 (12.43%) |
| Местоименное прилагательное | 4101 (6.23%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 910 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 133 (0.20%) |
| Наречие | 4823 (7.33%) |
| Предикатив | 904 (1.37%) |
| Предлог | 8448 (12.84%) |
| Союз | 7149 (10.87%) |
| Междометие | 1506 (2.29%) |
| Вводное слово | 371 (0.56%) |
| Частица | 6326 (9.62%) |
| Причастие | 1198 (1.82%) |
| Деепричастие | 230 (0.35%) |
| Служебных слов: | 36319 (55.21%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 123.56 |
| . точка | 93.04 |
| - тире | 37.66 |
| ! восклицательный знак | 4.42 |
| ? вопросительный знак | 12.56 |
| ... многоточие | 2.22 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 5.65 |
| () скобки | 0.50 |
| : двоеточие | 3.52 |
| ; точка с запятой | 0.62 |
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».
