Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 588079 |
| Слов в произведении (СВП): | 85054 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.34 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 43.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.01 |
| СДП диалога, знаков: | 37.09 |
| Доля диалогов в тексте: | 51.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9794 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9210 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 584 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1228.52 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2816.96 | —> 6165-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19083 (22.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65971 (77.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22881 (34.68%) |
| Прилагательное | 6735 (10.21%) |
| Глагол | 16523 (25.05%) |
| Местоимение-существительное | 6302 (9.55%) |
| Местоименное прилагательное | 3291 (4.99%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 951 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 210 (0.32%) |
| Наречие | 3711 (5.63%) |
| Предикатив | 814 (1.23%) |
| Предлог | 7254 (11.00%) |
| Союз | 5500 (8.34%) |
| Междометие | 1411 (2.14%) |
| Вводное слово | 188 (0.28%) |
| Частица | 5211 (7.90%) |
| Причастие | 979 (1.48%) |
| Деепричастие | 136 (0.21%) |
| Служебных слов: | 29300 (44.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 86.87 |
| . точка | 113.78 |
| - тире | 40.43 |
| ! восклицательный знак | 11.73 |
| ? вопросительный знак | 20.05 |
| ... многоточие | 19.51 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.15 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.22 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.47 |
| " кавычка | 15.48 |
| () скобки | 0.49 |
| : двоеточие | 4.39 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
