Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 585991 |
| Слов в произведении (СВП): | 83039 |
| Приблизительно страниц: | 278 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.06 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.04 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.06 |
| СДП диалога, знаков: | 53.97 |
| Доля диалогов в тексте: | 46.95% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 19.35% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8918 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8296 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 622 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1140.74 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2587.42 | —> 9497-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21358 (25.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61681 (74.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19605 (31.78%) |
| Прилагательное | 5001 (8.11%) |
| Глагол | 16663 (27.01%) |
| Местоимение-существительное | 6448 (10.45%) |
| Местоименное прилагательное | 3839 (6.22%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 937 (1.52%) |
| Числительное (порядковое) | 181 (0.29%) |
| Наречие | 3104 (5.03%) |
| Предикатив | 775 (1.26%) |
| Предлог | 7469 (12.11%) |
| Союз | 8296 (13.45%) |
| Междометие | 1807 (2.93%) |
| Вводное слово | 217 (0.35%) |
| Частица | 6251 (10.13%) |
| Причастие | 851 (1.38%) |
| Деепричастие | 182 (0.30%) |
| Служебных слов: | 34526 (55.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 147.38 |
| . точка | 77.76 |
| - тире | 41.46 |
| ! восклицательный знак | 14.55 |
| ? вопросительный знак | 16.87 |
| ... многоточие | 3.35 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.02 |
| " кавычка | 1.18 |
| () скобки | 0.25 |
| : двоеточие | 6.37 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
