Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 609590 |
| Слов в произведении (СВП): | 87032 |
| Приблизительно страниц: | 318 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.51 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 56.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 66.55 |
| СДП диалога, знаков: | 44.88 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.36% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9670 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9267 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 403 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1253.30 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2834.81 | —> 5910-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17837 (20.49% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69195 (79.51% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24474 (35.37%) |
| Прилагательное | 7855 (11.35%) |
| Глагол | 16815 (24.30%) |
| Местоимение-существительное | 6254 (9.04%) |
| Местоименное прилагательное | 3126 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 978 (1.41%) |
| Числительное (порядковое) | 218 (0.32%) |
| Наречие | 3752 (5.42%) |
| Предикатив | 807 (1.17%) |
| Предлог | 8498 (12.28%) |
| Союз | 5929 (8.57%) |
| Междометие | 1032 (1.49%) |
| Вводное слово | 156 (0.23%) |
| Частица | 4458 (6.44%) |
| Причастие | 1534 (2.22%) |
| Деепричастие | 197 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29671 (42.88%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.59 |
| . точка | 99.33 |
| - тире | 26.56 |
| ! восклицательный знак | 8.99 |
| ? вопросительный знак | 10.30 |
| ... многоточие | 6.01 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.63 |
| " кавычка | 9.57 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 0.91 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
