Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 595661 |
| Слов в произведении (СВП): | 85761 |
| Приблизительно страниц: | 311 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.48 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.91 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.15 |
| СДП диалога, знаков: | 49.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.91% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9943 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9319 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 624 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1182.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2727.42 | —> 7596-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21476 (25.04% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64285 (74.96% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21118 (32.85%) |
| Прилагательное | 7655 (11.91%) |
| Глагол | 14228 (22.13%) |
| Местоимение-существительное | 6191 (9.63%) |
| Местоименное прилагательное | 3981 (6.19%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1349 (2.10%) |
| Числительное (порядковое) | 311 (0.48%) |
| Наречие | 4439 (6.91%) |
| Предикатив | 582 (0.91%) |
| Предлог | 8331 (12.96%) |
| Союз | 7544 (11.74%) |
| Междометие | 1156 (1.80%) |
| Вводное слово | 254 (0.40%) |
| Частица | 5257 (8.18%) |
| Причастие | 1542 (2.40%) |
| Деепричастие | 350 (0.54%) |
| Служебных слов: | 33076 (51.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 113.98 |
| . точка | 71.49 |
| - тире | 17.07 |
| ! восклицательный знак | 4.43 |
| ? вопросительный знак | 7.47 |
| ... многоточие | 9.39 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.61 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.36 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.49 |
| " кавычка | 5.36 |
| () скобки | 1.11 |
| : двоеточие | 3.44 |
| ; 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».
