Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 581449 |
| Слов в произведении (СВП): | 84501 |
| Приблизительно страниц: | 294 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.26 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 76.51 |
| СДП диалога, знаков: | 42.08 |
| Доля диалогов в тексте: | 28.96% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.62% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10363 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9918 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 445 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1215.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2866.82 | —> 5435-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18683 (22.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65818 (77.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21318 (32.39%) |
| Прилагательное | 7010 (10.65%) |
| Глагол | 16144 (24.53%) |
| Местоимение-существительное | 7097 (10.78%) |
| Местоименное прилагательное | 3518 (5.35%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1012 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 239 (0.36%) |
| Наречие | 4044 (6.14%) |
| Предикатив | 582 (0.88%) |
| Предлог | 8200 (12.46%) |
| Союз | 6222 (9.45%) |
| Междометие | 1201 (1.82%) |
| Вводное слово | 271 (0.41%) |
| Частица | 5288 (8.03%) |
| Причастие | 1253 (1.90%) |
| Деепричастие | 145 (0.22%) |
| Служебных слов: | 31948 (48.54%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 119.19 |
| . точка | 77.83 |
| - тире | 37.08 |
| ! восклицательный знак | 3.82 |
| ? вопросительный знак | 13.72 |
| ... многоточие | 22.72 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.13 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.23 |
| " кавычка | 8.58 |
| () скобки | 1.02 |
| : двоеточие | 4.70 |
| ; точка с запятой | 9.10 |
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».
