Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 625478 |
| Слов в произведении (СВП): | 88945 |
| Приблизительно страниц: | 324 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.13 |
| СДП авторского текста, знаков: | 85.74 |
| СДП диалога, знаков: | 39.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.22% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11427 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10499 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 928 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1334.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3117.87 | —> 2270-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17257 (19.40% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71688 (80.60% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25449 (35.50%) |
| Прилагательное | 7155 (9.98%) |
| Глагол | 16572 (23.12%) |
| Местоимение-существительное | 5902 (8.23%) |
| Местоименное прилагательное | 3243 (4.52%) |
| Местоимение-предикатив | 11 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1001 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 234 (0.33%) |
| Наречие | 3189 (4.45%) |
| Предикатив | 639 (0.89%) |
| Предлог | 9133 (12.74%) |
| Союз | 5988 (8.35%) |
| Междометие | 1310 (1.83%) |
| Вводное слово | 186 (0.26%) |
| Частица | 4806 (6.70%) |
| Причастие | 1355 (1.89%) |
| Деепричастие | 281 (0.39%) |
| Служебных слов: | 30860 (43.05%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.26 |
| . точка | 80.74 |
| - тире | 25.32 |
| ! восклицательный знак | 7.88 |
| ? вопросительный знак | 13.54 |
| ... многоточие | 7.26 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.11 |
| " кавычка | 18.21 |
| () скобки | 0.81 |
| : двоеточие | 7.12 |
| ; точка с запятой | 0.44 |
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».
