Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 596240 |
| Слов в произведении (СВП): | 84353 |
| Приблизительно страниц: | 307 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.01 |
| СДП диалога, знаков: | 43.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 13.87% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10772 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10469 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 303 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1383.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3178.34 | —> 1756-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17963 (21.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66390 (78.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21733 (32.74%) |
| Прилагательное | 7534 (11.35%) |
| Глагол | 17961 (27.05%) |
| Местоимение-существительное | 4632 (6.98%) |
| Местоименное прилагательное | 2506 (3.77%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 684 (1.03%) |
| Числительное (порядковое) | 191 (0.29%) |
| Наречие | 3865 (5.82%) |
| Предикатив | 680 (1.02%) |
| Предлог | 7705 (11.61%) |
| Союз | 6067 (9.14%) |
| Междометие | 1392 (2.10%) |
| Вводное слово | 238 (0.36%) |
| Частица | 6188 (9.32%) |
| Причастие | 848 (1.28%) |
| Деепричастие | 250 (0.38%) |
| Служебных слов: | 28995 (43.67%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.96 |
| . точка | 101.67 |
| - тире | 28.07 |
| ! восклицательный знак | 9.29 |
| ? вопросительный знак | 12.51 |
| ... многоточие | 2.16 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 3.96 |
| () скобки | 0.18 |
| : двоеточие | 7.20 |
| ; точка с запятой | 0.25 |
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».
