Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 606153 |
| Слов в произведении (СВП): | 81418 |
| Приблизительно страниц: | 330 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.12 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 129.43 |
| СДП авторского текста, знаков: | 144.11 |
| СДП диалога, знаков: | 89.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 18.49% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.06% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11723 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11068 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 655 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1414.21 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3360.18 | —> 756-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16195 (19.89% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65223 (80.11% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23907 (36.65%) |
| Прилагательное | 10872 (16.67%) |
| Глагол | 11391 (17.46%) |
| Местоимение-существительное | 2990 (4.58%) |
| Местоименное прилагательное | 4458 (6.84%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 941 (1.44%) |
| Числительное (порядковое) | 184 (0.28%) |
| Наречие | 3283 (5.03%) |
| Предикатив | 479 (0.73%) |
| Предлог | 8594 (13.18%) |
| Союз | 5181 (7.94%) |
| Междометие | 843 (1.29%) |
| Вводное слово | 129 (0.20%) |
| Частица | 4285 (6.57%) |
| Причастие | 2219 (3.40%) |
| Деепричастие | 204 (0.31%) |
| Служебных слов: | 26701 (40.94%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 97.57 |
| . точка | 49.01 |
| - тире | 14.64 |
| ! восклицательный знак | 1.99 |
| ? вопросительный знак | 2.60 |
| ... многоточие | 2.63 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 8.49 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 3.38 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
