Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 595779 |
| Слов в произведении (СВП): | 78392 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.08 |
| СДП авторского текста, знаков: | 81.62 |
| СДП диалога, знаков: | 66.45 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.88% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 7976 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 7560 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 416 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1153.97 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2556.76 | —> 9862-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16477 (21.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61915 (78.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20206 (32.64%) |
| Прилагательное | 7352 (11.87%) |
| Глагол | 13370 (21.59%) |
| Местоимение-существительное | 4823 (7.79%) |
| Местоименное прилагательное | 3638 (5.88%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1085 (1.75%) |
| Числительное (порядковое) | 255 (0.41%) |
| Наречие | 3636 (5.87%) |
| Предикатив | 663 (1.07%) |
| Предлог | 8377 (13.53%) |
| Союз | 5186 (8.38%) |
| Междометие | 1126 (1.82%) |
| Вводное слово | 136 (0.22%) |
| Частица | 3601 (5.82%) |
| Причастие | 1453 (2.35%) |
| Деепричастие | 303 (0.49%) |
| Служебных слов: | 27198 (43.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.32 |
| . точка | 89.97 |
| - тире | 40.20 |
| ! восклицательный знак | 0.75 |
| ? вопросительный знак | 8.94 |
| ... многоточие | 0.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.04 |
| " кавычка | 27.62 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 0.85 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
