Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 621634 |
| Слов в произведении (СВП): | 86536 |
| Приблизительно страниц: | 320 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 42.76 |
| СДП авторского текста, знаков: | 53.01 |
| СДП диалога, знаков: | 30.27 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.03% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.24% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13234 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12524 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 710 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1515.85 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3680.78 | —> 100-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14392 (16.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 72144 (83.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 28052 (38.88%) |
| Прилагательное | 7758 (10.75%) |
| Глагол | 17392 (24.11%) |
| Местоимение-существительное | 5170 (7.17%) |
| Местоименное прилагательное | 2022 (2.80%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 674 (0.93%) |
| Числительное (порядковое) | 153 (0.21%) |
| Наречие | 2545 (3.53%) |
| Предикатив | 557 (0.77%) |
| Предлог | 8776 (12.16%) |
| Союз | 4673 (6.48%) |
| Междометие | 1113 (1.54%) |
| Вводное слово | 131 (0.18%) |
| Частица | 3805 (5.27%) |
| Причастие | 1793 (2.49%) |
| Деепричастие | 177 (0.25%) |
| Служебных слов: | 25873 (35.86%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 104.89 |
| . точка | 131.90 |
| - тире | 39.88 |
| ! восклицательный знак | 8.23 |
| ? вопросительный знак | 15.67 |
| ... многоточие | 10.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 12.88 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 5.26 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
