Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 604206 |
| Слов в произведении (СВП): | 91930 |
| Приблизительно страниц: | 321 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.27 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 91.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 98.79 |
| СДП диалога, знаков: | 62.56 |
| Доля диалогов в тексте: | 13.74% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.8% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8652 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8152 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 500 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1071.95 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2394.25 | —> 11258-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 23405 (25.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68525 (74.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23411 (34.16%) |
| Прилагательное | 7714 (11.26%) |
| Глагол | 17343 (25.31%) |
| Местоимение-существительное | 6614 (9.65%) |
| Местоименное прилагательное | 3642 (5.31%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1823 (2.66%) |
| Числительное (порядковое) | 367 (0.54%) |
| Наречие | 3655 (5.33%) |
| Предикатив | 470 (0.69%) |
| Предлог | 9653 (14.09%) |
| Союз | 7181 (10.48%) |
| Междометие | 1408 (2.05%) |
| Вводное слово | 220 (0.32%) |
| Частица | 5980 (8.73%) |
| Причастие | 1204 (1.76%) |
| Деепричастие | 272 (0.40%) |
| Служебных слов: | 34979 (51.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.74 |
| . точка | 68.12 |
| - тире | 3.25 |
| ! восклицательный знак | 0.12 |
| ? вопросительный знак | 2.52 |
| ... многоточие | 0.77 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 6.95 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 0.42 |
| ; 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».
