Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 640565 |
| Слов в произведении (СВП): | 88219 |
| Приблизительно страниц: | 335 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.74 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 83.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.53 |
| СДП диалога, знаков: | 67.5 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.66% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.74% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 14017 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11737 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2280 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1410.69 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3513.23 | —> 294-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18586 (21.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69633 (78.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21527 (30.91%) |
| Прилагательное | 9234 (13.26%) |
| Глагол | 13533 (19.43%) |
| Местоимение-существительное | 6165 (8.85%) |
| Местоименное прилагательное | 4185 (6.01%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 778 (1.12%) |
| Числительное (порядковое) | 284 (0.41%) |
| Наречие | 3680 (5.28%) |
| Предикатив | 494 (0.71%) |
| Предлог | 8077 (11.60%) |
| Союз | 6732 (9.67%) |
| Междометие | 1352 (1.94%) |
| Вводное слово | 231 (0.33%) |
| Частица | 5111 (7.34%) |
| Причастие | 2376 (3.41%) |
| Деепричастие | 254 (0.36%) |
| Служебных слов: | 32114 (46.12%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.92 |
| . точка | 64.39 |
| - тире | 26.43 |
| ! восклицательный знак | 6.99 |
| ? вопросительный знак | 3.33 |
| ... многоточие | 18.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.71 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.30 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.62 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.80 |
| " кавычка | 24.39 |
| () скобки | 1.90 |
| : двоеточие | 5.65 |
| ; точка с запятой | 0.93 |
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».
