Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 617594 |
| Слов в произведении (СВП): | 84669 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.38 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.66 |
| СДП диалога, знаков: | 56.55 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.38% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8805 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8496 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 309 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1249.31 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2776.05 | —> 6819-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20663 (24.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64006 (75.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 18320 (28.62%) |
| Прилагательное | 7949 (12.42%) |
| Глагол | 16402 (25.63%) |
| Местоимение-существительное | 6570 (10.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3753 (5.86%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 598 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 110 (0.17%) |
| Наречие | 5089 (7.95%) |
| Предикатив | 689 (1.08%) |
| Предлог | 8284 (12.94%) |
| Союз | 6752 (10.55%) |
| Междометие | 1070 (1.67%) |
| Вводное слово | 334 (0.52%) |
| Частица | 5730 (8.95%) |
| Причастие | 919 (1.44%) |
| Деепричастие | 200 (0.31%) |
| Служебных слов: | 32708 (51.10%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 112.26 |
| . точка | 91.69 |
| - тире | 38.05 |
| ! восклицательный знак | 4.07 |
| ? вопросительный знак | 12.01 |
| ... многоточие | 1.48 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 1.77 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 3.02 |
| ; 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».
