Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 596169 |
| Слов в произведении (СВП): | 85343 |
| Приблизительно страниц: | 308 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 65.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.04 |
| СДП диалога, знаков: | 53.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.78% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.43% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9927 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8989 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 938 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1183.32 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2740.74 | —> 7394-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22250 (26.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63093 (73.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20317 (32.20%) |
| Прилагательное | 7610 (12.06%) |
| Глагол | 14856 (23.55%) |
| Местоимение-существительное | 6062 (9.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3677 (5.83%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 921 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 141 (0.22%) |
| Наречие | 4597 (7.29%) |
| Предикатив | 682 (1.08%) |
| Предлог | 8094 (12.83%) |
| Союз | 7178 (11.38%) |
| Междометие | 1533 (2.43%) |
| Вводное слово | 358 (0.57%) |
| Частица | 6139 (9.73%) |
| Причастие | 1318 (2.09%) |
| Деепричастие | 245 (0.39%) |
| Служебных слов: | 33294 (52.77%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.62 |
| . точка | 81.49 |
| - тире | 32.05 |
| ! восклицательный знак | 9.62 |
| ? вопросительный знак | 10.38 |
| ... многоточие | 6.55 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.43 |
| " кавычка | 8.73 |
| () скобки | 2.10 |
| : двоеточие | 3.59 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
