Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 599774 |
| Слов в произведении (СВП): | 82559 |
| Приблизительно страниц: | 324 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.93 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 101.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 126.73 |
| СДП диалога, знаков: | 66.92 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.99% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.23% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9305 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8743 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 562 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.59 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2800.47 | —> 6435-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16566 (20.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65993 (79.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22719 (34.43%) |
| Прилагательное | 10028 (15.20%) |
| Глагол | 12451 (18.87%) |
| Местоимение-существительное | 3987 (6.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3690 (5.59%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1027 (1.56%) |
| Числительное (порядковое) | 354 (0.54%) |
| Наречие | 3313 (5.02%) |
| Предикатив | 500 (0.76%) |
| Предлог | 8321 (12.61%) |
| Союз | 5750 (8.71%) |
| Междометие | 1072 (1.62%) |
| Вводное слово | 162 (0.25%) |
| Частица | 3857 (5.84%) |
| Причастие | 2603 (3.94%) |
| Деепричастие | 177 (0.27%) |
| Служебных слов: | 27029 (40.96%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 93.52 |
| . точка | 60.41 |
| - тире | 15.01 |
| ! восклицательный знак | 5.35 |
| ? вопросительный знак | 3.50 |
| ... многоточие | 1.95 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 6.86 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 2.23 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
