Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 593790 |
| Слов в произведении (СВП): | 90041 |
| Приблизительно страниц: | 293 |
| Средняя длина слова, знаков: | 4.91 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 103.56 |
| СДП диалога, знаков: | 55.21 |
| Доля диалогов в тексте: | 43.55% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7019 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6860 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 159 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1034.76 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2210.51 | —> 11823-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22110 (24.56% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67931 (75.44% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20408 (30.04%) |
| Прилагательное | 6240 (9.19%) |
| Глагол | 17861 (26.29%) |
| Местоимение-существительное | 8747 (12.88%) |
| Местоименное прилагательное | 4670 (6.87%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 833 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 124 (0.18%) |
| Наречие | 4579 (6.74%) |
| Предикатив | 752 (1.11%) |
| Предлог | 7871 (11.59%) |
| Союз | 7449 (10.97%) |
| Междометие | 1778 (2.62%) |
| Вводное слово | 297 (0.44%) |
| Частица | 6195 (9.12%) |
| Причастие | 880 (1.30%) |
| Деепричастие | 207 (0.30%) |
| Служебных слов: | 37227 (54.80%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.62 |
| . точка | 73.51 |
| - тире | 31.79 |
| ! восклицательный знак | 2.94 |
| ? вопросительный знак | 8.10 |
| ... многоточие | 1.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 4.31 |
| () скобки | 0.02 |
| : двоеточие | 8.16 |
| ; 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».
