Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 637531 |
| Слов в произведении (СВП): | 86110 |
| Приблизительно страниц: | 333 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.83 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 80.88 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.94 |
| СДП диалога, знаков: | 62.94 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 15439 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12447 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2992 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1485.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3760.27 | —> 56-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17824 (20.70% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68286 (79.30% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21012 (30.77%) |
| Прилагательное | 9289 (13.60%) |
| Глагол | 12800 (18.74%) |
| Местоимение-существительное | 5508 (8.07%) |
| Местоименное прилагательное | 3850 (5.64%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 797 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 354 (0.52%) |
| Наречие | 3576 (5.24%) |
| Предикатив | 477 (0.70%) |
| Предлог | 8045 (11.78%) |
| Союз | 6520 (9.55%) |
| Междометие | 1422 (2.08%) |
| Вводное слово | 254 (0.37%) |
| Частица | 4814 (7.05%) |
| Причастие | 2112 (3.09%) |
| Деепричастие | 236 (0.35%) |
| Служебных слов: | 30656 (44.89%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 137.21 |
| . точка | 65.72 |
| - тире | 29.72 |
| ! восклицательный знак | 8.85 |
| ? вопросительный знак | 5.20 |
| ... многоточие | 16.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.71 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.62 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.78 |
| " кавычка | 31.05 |
| () скобки | 2.80 |
| : двоеточие | 7.06 |
| ; точка с запятой | 1.72 |
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».
