Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 583682 |
| Слов в произведении (СВП): | 81297 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.62 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.54 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.65 |
| СДП диалога, знаков: | 57.57 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.09% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.07% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10831 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9930 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 901 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1324.96 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3127.69 | —> 2175-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17654 (21.72% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63643 (78.28% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22291 (35.03%) |
| Прилагательное | 7928 (12.46%) |
| Глагол | 13247 (20.81%) |
| Местоимение-существительное | 5244 (8.24%) |
| Местоименное прилагательное | 2875 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1135 (1.78%) |
| Числительное (порядковое) | 310 (0.49%) |
| Наречие | 3305 (5.19%) |
| Предикатив | 612 (0.96%) |
| Предлог | 8507 (13.37%) |
| Союз | 5368 (8.43%) |
| Междометие | 1290 (2.03%) |
| Вводное слово | 166 (0.26%) |
| Частица | 4238 (6.66%) |
| Причастие | 1733 (2.72%) |
| Деепричастие | 317 (0.50%) |
| Служебных слов: | 28015 (44.02%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 146.22 |
| . точка | 74.41 |
| - тире | 24.34 |
| ! восклицательный знак | 6.04 |
| ? вопросительный знак | 6.36 |
| ... многоточие | 4.13 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 15.84 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 9.67 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
