Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 552609 |
| Слов в произведении (СВП): | 77023 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 86.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 116.12 |
| СДП диалога, знаков: | 57.79 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.79% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.56% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10072 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9673 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 399 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1307.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3060.75 | —> 2860-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15878 (20.61% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61145 (79.39% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21001 (34.35%) |
| Прилагательное | 8278 (13.54%) |
| Глагол | 12860 (21.03%) |
| Местоимение-существительное | 4840 (7.92%) |
| Местоименное прилагательное | 3774 (6.17%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 943 (1.54%) |
| Числительное (порядковое) | 182 (0.30%) |
| Наречие | 3403 (5.57%) |
| Предикатив | 479 (0.78%) |
| Предлог | 7849 (12.84%) |
| Союз | 4591 (7.51%) |
| Междометие | 916 (1.50%) |
| Вводное слово | 142 (0.23%) |
| Частица | 3916 (6.40%) |
| Причастие | 2162 (3.54%) |
| Деепричастие | 261 (0.43%) |
| Служебных слов: | 26294 (43.00%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 127.01 |
| . точка | 55.74 |
| - тире | 27.58 |
| ! восклицательный знак | 3.95 |
| ? вопросительный знак | 7.11 |
| ... многоточие | 16.83 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.99 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.38 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.17 |
| " кавычка | 13.42 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 1.29 |
| ; точка с запятой | 0.19 |
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».
