Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 584767 |
| Слов в произведении (СВП): | 89711 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.97 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 33.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 39.96 |
| СДП диалога, знаков: | 21.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.52% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.46% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9952 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8831 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1121 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1210.62 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2800.06 | —> 6442-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20044 (22.34% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69667 (77.66% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20562 (29.51%) |
| Прилагательное | 6556 (9.41%) |
| Глагол | 18531 (26.60%) |
| Местоимение-существительное | 8180 (11.74%) |
| Местоименное прилагательное | 2307 (3.31%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 738 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 282 (0.40%) |
| Наречие | 3809 (5.47%) |
| Предикатив | 904 (1.30%) |
| Предлог | 8088 (11.61%) |
| Союз | 6425 (9.22%) |
| Междометие | 1112 (1.60%) |
| Вводное слово | 397 (0.57%) |
| Частица | 5931 (8.51%) |
| Причастие | 729 (1.05%) |
| Деепричастие | 181 (0.26%) |
| Служебных слов: | 32631 (46.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.38 |
| . точка | 116.36 |
| - тире | 32.52 |
| ! восклицательный знак | 33.65 |
| ? вопросительный знак | 24.05 |
| ... многоточие | 8.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.28 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 3.53 |
| " кавычка | 6.25 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 10.58 |
| ; точка с запятой | 1.03 |
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».
