Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 593187 |
| Слов в произведении (СВП): | 86285 |
| Приблизительно страниц: | 308 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.39 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.98 |
| СДП диалога, знаков: | 38.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.9% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.58% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11029 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9891 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1138 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1314.06 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3072.55 | —> 2749-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18184 (21.07% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68101 (78.93% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22563 (33.13%) |
| Прилагательное | 7043 (10.34%) |
| Глагол | 16338 (23.99%) |
| Местоимение-существительное | 4948 (7.27%) |
| Местоименное прилагательное | 2998 (4.40%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 717 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.23%) |
| Наречие | 3249 (4.77%) |
| Предикатив | 625 (0.92%) |
| Предлог | 7860 (11.54%) |
| Союз | 6782 (9.96%) |
| Междометие | 1189 (1.75%) |
| Вводное слово | 240 (0.35%) |
| Частица | 5358 (7.87%) |
| Причастие | 1456 (2.14%) |
| Деепричастие | 256 (0.38%) |
| Служебных слов: | 29647 (43.53%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.24 |
| . точка | 92.62 |
| - тире | 33.12 |
| ! восклицательный знак | 12.04 |
| ? вопросительный знак | 14.43 |
| ... многоточие | 9.84 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.16 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.23 |
| " кавычка | 7.13 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 4.15 |
| ; точка с запятой | 0.17 |
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».
