Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601696 |
| Слов в произведении (СВП): | 91235 |
| Приблизительно страниц: | 305 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.04 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 45.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.36 |
| СДП диалога, знаков: | 37.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.75% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.51% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9053 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8380 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 673 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1131.14 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2574.87 | —> 9659-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22039 (24.16% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69196 (75.84% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19131 (27.65%) |
| Прилагательное | 6345 (9.17%) |
| Глагол | 17816 (25.75%) |
| Местоимение-существительное | 8042 (11.62%) |
| Местоименное прилагательное | 4165 (6.02%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 876 (1.27%) |
| Числительное (порядковое) | 134 (0.19%) |
| Наречие | 4589 (6.63%) |
| Предикатив | 868 (1.25%) |
| Предлог | 7867 (11.37%) |
| Союз | 8362 (12.08%) |
| Междометие | 1468 (2.12%) |
| Вводное слово | 230 (0.33%) |
| Частица | 5706 (8.25%) |
| Причастие | 932 (1.35%) |
| Деепричастие | 180 (0.26%) |
| Служебных слов: | 36032 (52.07%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.05 |
| . точка | 104.63 |
| - тире | 32.93 |
| ! восклицательный знак | 8.05 |
| ? вопросительный знак | 19.43 |
| ... многоточие | 11.44 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.23 |
| " кавычка | 8.13 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 5.02 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
