Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 559957 |
| Слов в произведении (СВП): | 84516 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.16 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 51.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.24 |
| СДП диалога, знаков: | 43.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.14% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9883 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9415 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 468 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1166.58 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2730.49 | —> 7556-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23989 (28.38% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60527 (71.62% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19927 (32.92%) |
| Прилагательное | 6642 (10.97%) |
| Глагол | 13898 (22.96%) |
| Местоимение-существительное | 5983 (9.88%) |
| Местоименное прилагательное | 3857 (6.37%) |
| Местоимение-предикатив | 29 (0.05%) |
| Числительное (количественное) | 1077 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 156 (0.26%) |
| Наречие | 4142 (6.84%) |
| Предикатив | 917 (1.52%) |
| Предлог | 7847 (12.96%) |
| Союз | 8290 (13.70%) |
| Междометие | 1673 (2.76%) |
| Вводное слово | 267 (0.44%) |
| Частица | 7412 (12.25%) |
| Причастие | 919 (1.52%) |
| Деепричастие | 253 (0.42%) |
| Служебных слов: | 35611 (58.83%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.90 |
| . точка | 112.07 |
| - тире | 12.94 |
| ! восклицательный знак | 1.05 |
| ? вопросительный знак | 10.50 |
| ... многоточие | 2.54 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.11 |
| " кавычка | 3.42 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.71 |
| ; 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».
