Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 585813 |
| Слов в произведении (СВП): | 89044 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 33.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 40.8 |
| СДП диалога, знаков: | 21.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10128 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8990 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1138 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1245.70 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2909.83 | —> 4825-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18575 (20.86% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70469 (79.14% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20587 (29.21%) |
| Прилагательное | 6587 (9.35%) |
| Глагол | 18924 (26.85%) |
| Местоимение-существительное | 8016 (11.38%) |
| Местоименное прилагательное | 2266 (3.22%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 737 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 256 (0.36%) |
| Наречие | 3677 (5.22%) |
| Предикатив | 896 (1.27%) |
| Предлог | 7846 (11.13%) |
| Союз | 6128 (8.70%) |
| Междометие | 991 (1.41%) |
| Вводное слово | 311 (0.44%) |
| Частица | 5425 (7.70%) |
| Причастие | 845 (1.20%) |
| Деепричастие | 229 (0.32%) |
| Служебных слов: | 31228 (44.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.81 |
| . точка | 107.92 |
| - тире | 29.03 |
| ! восклицательный знак | 38.23 |
| ? вопросительный знак | 27.49 |
| ... многоточие | 10.08 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.38 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.44 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 4.56 |
| " кавычка | 6.52 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 9.46 |
| ; точка с запятой | 1.20 |
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».
