Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 592953 |
| Слов в произведении (СВП): | 84726 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.93 |
| СДП диалога, знаков: | 62.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 52.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11111 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9959 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1152 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1266.99 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2971.98 | —> 3939-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21092 (24.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63634 (75.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18156 (28.53%) |
| Прилагательное | 6316 (9.93%) |
| Глагол | 15069 (23.68%) |
| Местоимение-существительное | 6567 (10.32%) |
| Местоименное прилагательное | 4074 (6.40%) |
| Местоимение-предикатив | 25 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 931 (1.46%) |
| Числительное (порядковое) | 218 (0.34%) |
| Наречие | 4425 (6.95%) |
| Предикатив | 695 (1.09%) |
| Предлог | 8034 (12.63%) |
| Союз | 8351 (13.12%) |
| Междометие | 1796 (2.82%) |
| Вводное слово | 361 (0.57%) |
| Частица | 5644 (8.87%) |
| Причастие | 1110 (1.74%) |
| Деепричастие | 269 (0.42%) |
| Служебных слов: | 35121 (55.19%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 143.34 |
| . точка | 73.14 |
| - тире | 35.49 |
| ! восклицательный знак | 2.89 |
| ? вопросительный знак | 7.68 |
| ... многоточие | 6.68 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.14 |
| " кавычка | 3.23 |
| () скобки | 0.34 |
| : двоеточие | 6.95 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
