Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 624714 |
| Слов в произведении (СВП): | 88641 |
| Приблизительно страниц: | 294 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.72 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.25 |
| СДП диалога, знаков: | 68.19 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.06% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9071 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8629 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 442 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1114.87 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2544.00 | —> 10022-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 24635 (27.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64006 (72.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17610 (27.51%) |
| Прилагательное | 7090 (11.08%) |
| Глагол | 17001 (26.56%) |
| Местоимение-существительное | 9004 (14.07%) |
| Местоименное прилагательное | 4742 (7.41%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 902 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 107 (0.17%) |
| Наречие | 4604 (7.19%) |
| Предикатив | 674 (1.05%) |
| Предлог | 7601 (11.88%) |
| Союз | 7710 (12.05%) |
| Междометие | 1355 (2.12%) |
| Вводное слово | 186 (0.29%) |
| Частица | 7383 (11.53%) |
| Причастие | 971 (1.52%) |
| Деепричастие | 356 (0.56%) |
| Служебных слов: | 38351 (59.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 148.99 |
| . точка | 67.11 |
| - тире | 33.52 |
| ! восклицательный знак | 5.46 |
| ? вопросительный знак | 11.83 |
| ... многоточие | 8.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.37 |
| " кавычка | 4.76 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 1.50 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
