Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 578761 |
| Слов в произведении (СВП): | 74910 |
| Приблизительно страниц: | 262 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.27 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.93 |
| СДП диалога, знаков: | 51.74 |
| Доля диалогов в тексте: | 57.02% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 22.61% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7143 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6887 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 256 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1132.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2437.30 | —> 11009-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18347 (24.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56563 (75.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16995 (30.05%) |
| Прилагательное | 5472 (9.67%) |
| Глагол | 14979 (26.48%) |
| Местоимение-существительное | 6834 (12.08%) |
| Местоименное прилагательное | 3429 (6.06%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 924 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 233 (0.41%) |
| Наречие | 3311 (5.85%) |
| Предикатив | 562 (0.99%) |
| Предлог | 6867 (12.14%) |
| Союз | 5593 (9.89%) |
| Междометие | 1539 (2.72%) |
| Вводное слово | 162 (0.29%) |
| Частица | 5311 (9.39%) |
| Причастие | 982 (1.74%) |
| Деепричастие | 221 (0.39%) |
| Служебных слов: | 29967 (52.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.19 |
| . точка | 99.99 |
| - тире | 67.31 |
| ! восклицательный знак | 5.87 |
| ? вопросительный знак | 13.56 |
| ... многоточие | 18.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.24 |
| " кавычка | 2.27 |
| () скобки | 0.12 |
| : двоеточие | 3.90 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
