Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 590997 |
| Слов в произведении (СВП): | 90084 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 58.02 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.56 |
| СДП диалога, знаков: | 36.8 |
| Доля диалогов в тексте: | 22.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9178 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8686 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 492 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1225.34 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2767.57 | —> 6949-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20928 (23.23% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69156 (76.77% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21771 (31.48%) |
| Прилагательное | 7442 (10.76%) |
| Глагол | 16814 (24.31%) |
| Местоимение-существительное | 8030 (11.61%) |
| Местоименное прилагательное | 3479 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 14 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 720 (1.04%) |
| Числительное (порядковое) | 111 (0.16%) |
| Наречие | 4404 (6.37%) |
| Предикатив | 730 (1.06%) |
| Предлог | 9060 (13.10%) |
| Союз | 6828 (9.87%) |
| Междометие | 1536 (2.22%) |
| Вводное слово | 243 (0.35%) |
| Частица | 5847 (8.45%) |
| Причастие | 1374 (1.99%) |
| Деепричастие | 210 (0.30%) |
| Служебных слов: | 35247 (50.97%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 110.11 |
| . точка | 90.43 |
| - тире | 19.48 |
| ! восклицательный знак | 5.04 |
| ? вопросительный знак | 12.71 |
| ... многоточие | 4.81 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.39 |
| " кавычка | 3.62 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 6.25 |
| ; 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».
