Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 578990 |
| Слов в произведении (СВП): | 84297 |
| Приблизительно страниц: | 279 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 53.73 |
| СДП авторского текста, знаков: | 64.58 |
| СДП диалога, знаков: | 48.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 61.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.32% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8156 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7637 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 519 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1065.46 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2392.23 | —> 11275-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23097 (27.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61200 (72.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17083 (27.91%) |
| Прилагательное | 6061 (9.90%) |
| Глагол | 15580 (25.46%) |
| Местоимение-существительное | 8640 (14.12%) |
| Местоименное прилагательное | 3474 (5.68%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 965 (1.58%) |
| Числительное (порядковое) | 271 (0.44%) |
| Наречие | 3848 (6.29%) |
| Предикатив | 829 (1.35%) |
| Предлог | 6812 (11.13%) |
| Союз | 8594 (14.04%) |
| Междометие | 1531 (2.50%) |
| Вводное слово | 214 (0.35%) |
| Частица | 6806 (11.12%) |
| Причастие | 987 (1.61%) |
| Деепричастие | 212 (0.35%) |
| Служебных слов: | 36295 (59.31%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 139.83 |
| . точка | 92.08 |
| - тире | 37.49 |
| ! восклицательный знак | 10.96 |
| ? вопросительный знак | 17.76 |
| ... многоточие | 8.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.57 |
| " кавычка | 3.40 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 1.17 |
| ; 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».
