Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 603554 |
| Слов в произведении (СВП): | 90439 |
| Приблизительно страниц: | 304 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.07 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 47.48 |
| СДП авторского текста, знаков: | 59.1 |
| СДП диалога, знаков: | 37.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.63% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.48% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10075 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9647 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 428 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1179.51 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2724.32 | —> 7636-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21943 (24.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68496 (75.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22906 (33.44%) |
| Прилагательное | 7485 (10.93%) |
| Глагол | 17621 (25.73%) |
| Местоимение-существительное | 7242 (10.57%) |
| Местоименное прилагательное | 2981 (4.35%) |
| Местоимение-предикатив | 22 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 864 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 175 (0.26%) |
| Наречие | 4030 (5.88%) |
| Предикатив | 855 (1.25%) |
| Предлог | 8239 (12.03%) |
| Союз | 7469 (10.90%) |
| Междометие | 1302 (1.90%) |
| Вводное слово | 388 (0.57%) |
| Частица | 6205 (9.06%) |
| Причастие | 1081 (1.58%) |
| Деепричастие | 225 (0.33%) |
| Служебных слов: | 34073 (49.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 130.00 |
| . точка | 99.82 |
| - тире | 36.99 |
| ! восклицательный знак | 9.98 |
| ? вопросительный знак | 15.54 |
| ... многоточие | 20.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 3.27 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 3.46 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
