Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 596015 |
| Слов в произведении (СВП): | 86778 |
| Приблизительно страниц: | 299 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.21 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.98 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.09 |
| СДП диалога, знаков: | 44.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.01% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9091 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8583 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 508 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1127.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2551.46 | —> 9926-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23136 (26.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63642 (73.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18851 (29.62%) |
| Прилагательное | 6449 (10.13%) |
| Глагол | 16618 (26.11%) |
| Местоимение-существительное | 6670 (10.48%) |
| Местоименное прилагательное | 4550 (7.15%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 792 (1.24%) |
| Числительное (порядковое) | 132 (0.21%) |
| Наречие | 4910 (7.72%) |
| Предикатив | 767 (1.21%) |
| Предлог | 7299 (11.47%) |
| Союз | 7367 (11.58%) |
| Междометие | 1655 (2.60%) |
| Вводное слово | 297 (0.47%) |
| Частица | 6917 (10.87%) |
| Причастие | 934 (1.47%) |
| Деепричастие | 249 (0.39%) |
| Служебных слов: | 35016 (55.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 116.46 |
| . точка | 103.59 |
| - тире | 35.71 |
| ! восклицательный знак | 6.79 |
| ? вопросительный знак | 16.40 |
| ... многоточие | 5.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.15 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.05 |
| " кавычка | 7.17 |
| () скобки | 0.23 |
| : двоеточие | 3.56 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
