Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 595572 |
| Слов в произведении (СВП): | 88950 |
| Приблизительно страниц: | 314 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 68.87 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.99 |
| СДП диалога, знаков: | 45.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.81% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9337 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8776 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 561 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.01 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2692.76 | —> 8132-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23299 (26.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65651 (73.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20343 (30.99%) |
| Прилагательное | 7689 (11.71%) |
| Глагол | 15435 (23.51%) |
| Местоимение-существительное | 7293 (11.11%) |
| Местоименное прилагательное | 4405 (6.71%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 894 (1.36%) |
| Числительное (порядковое) | 230 (0.35%) |
| Наречие | 4766 (7.26%) |
| Предикатив | 864 (1.32%) |
| Предлог | 8340 (12.70%) |
| Союз | 7750 (11.80%) |
| Междометие | 1641 (2.50%) |
| Вводное слово | 329 (0.50%) |
| Частица | 6039 (9.20%) |
| Причастие | 1394 (2.12%) |
| Деепричастие | 224 (0.34%) |
| Служебных слов: | 36043 (54.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.86 |
| . точка | 71.39 |
| - тире | 18.00 |
| ! восклицательный знак | 8.70 |
| ? вопросительный знак | 11.20 |
| ... многоточие | 8.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.03 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.39 |
| " кавычка | 11.67 |
| () скобки | 1.12 |
| : двоеточие | 4.61 |
| ; 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».
