Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 571887 |
| Слов в произведении (СВП): | 89278 |
| Приблизительно страниц: | 286 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.83 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.09 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.35 |
| СДП диалога, знаков: | 48.63 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.48% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8617 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8235 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 382 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1059.29 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2387.64 | —> 11300-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24627 (27.58% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64651 (72.42% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19252 (29.78%) |
| Прилагательное | 6360 (9.84%) |
| Глагол | 17363 (26.86%) |
| Местоимение-существительное | 8795 (13.60%) |
| Местоименное прилагательное | 4084 (6.32%) |
| Местоимение-предикатив | 25 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 1077 (1.67%) |
| Числительное (порядковое) | 228 (0.35%) |
| Наречие | 3881 (6.00%) |
| Предикатив | 668 (1.03%) |
| Предлог | 7601 (11.76%) |
| Союз | 8359 (12.93%) |
| Междометие | 1612 (2.49%) |
| Вводное слово | 261 (0.40%) |
| Частица | 7316 (11.32%) |
| Причастие | 855 (1.32%) |
| Деепричастие | 242 (0.37%) |
| Служебных слов: | 38295 (59.23%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.17 |
| . точка | 90.85 |
| - тире | 28.01 |
| ! восклицательный знак | 8.10 |
| ? вопросительный знак | 7.54 |
| ... многоточие | 1.96 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.65 |
| " кавычка | 3.14 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 1.93 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
