Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 571993 |
| Слов в произведении (СВП): | 84705 |
| Приблизительно страниц: | 288 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 55.45 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.21 |
| СДП диалога, знаков: | 38.7 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9064 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8694 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 370 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1124.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2564.74 | —> 9776-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18885 (22.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65820 (77.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21347 (32.43%) |
| Прилагательное | 6765 (10.28%) |
| Глагол | 17276 (26.25%) |
| Местоимение-существительное | 7559 (11.48%) |
| Местоименное прилагательное | 3301 (5.02%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 634 (0.96%) |
| Числительное (порядковое) | 181 (0.27%) |
| Наречие | 3739 (5.68%) |
| Предикатив | 686 (1.04%) |
| Предлог | 7900 (12.00%) |
| Союз | 6669 (10.13%) |
| Междометие | 1486 (2.26%) |
| Вводное слово | 230 (0.35%) |
| Частица | 4868 (7.40%) |
| Причастие | 943 (1.43%) |
| Деепричастие | 129 (0.20%) |
| Служебных слов: | 32149 (48.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.01 |
| . точка | 96.83 |
| - тире | 34.08 |
| ! восклицательный знак | 5.02 |
| ? вопросительный знак | 13.56 |
| ... многоточие | 4.52 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.02 |
| " кавычка | 4.30 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 3.54 |
| ; точка с запятой | 0.13 |
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».
