Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 598710 |
| Слов в произведении (СВП): | 86842 |
| Приблизительно страниц: | 299 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.19 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.86 |
| СДП авторского текста, знаков: | 100.2 |
| СДП диалога, знаков: | 51.52 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.86% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.29% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9979 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9414 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 565 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1255.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2881.15 | —> 5245-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19158 (22.06% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67684 (77.94% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20638 (30.49%) |
| Прилагательное | 8171 (12.07%) |
| Глагол | 15621 (23.08%) |
| Местоимение-существительное | 8103 (11.97%) |
| Местоименное прилагательное | 3672 (5.43%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 963 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 135 (0.20%) |
| Наречие | 3977 (5.88%) |
| Предикатив | 630 (0.93%) |
| Предлог | 8917 (13.17%) |
| Союз | 5873 (8.68%) |
| Междометие | 1286 (1.90%) |
| Вводное слово | 344 (0.51%) |
| Частица | 4475 (6.61%) |
| Причастие | 1717 (2.54%) |
| Деепричастие | 231 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32918 (48.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 132.77 |
| . точка | 72.08 |
| - тире | 35.77 |
| ! восклицательный знак | 4.46 |
| ? вопросительный знак | 11.22 |
| ... многоточие | 8.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.10 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.33 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.30 |
| " кавычка | 5.69 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 4.11 |
| ; точка с запятой | 0.63 |
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».
