Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 541825 |
| Слов в произведении (СВП): | 80659 |
| Приблизительно страниц: | 275 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.14 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 68.77 |
| СДП диалога, знаков: | 45.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.6% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8633 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8235 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 398 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1178.71 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2695.76 | —> 8098-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20718 (25.69% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59941 (74.31% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 16159 (26.96%) |
| Прилагательное | 6975 (11.64%) |
| Глагол | 15946 (26.60%) |
| Местоимение-существительное | 6457 (10.77%) |
| Местоименное прилагательное | 3343 (5.58%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 487 (0.81%) |
| Числительное (порядковое) | 67 (0.11%) |
| Наречие | 4178 (6.97%) |
| Предикатив | 644 (1.07%) |
| Предлог | 6993 (11.67%) |
| Союз | 7936 (13.24%) |
| Междометие | 1245 (2.08%) |
| Вводное слово | 204 (0.34%) |
| Частица | 5645 (9.42%) |
| Причастие | 1062 (1.77%) |
| Деепричастие | 201 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32036 (53.45%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.92 |
| . точка | 89.15 |
| - тире | 26.40 |
| ! восклицательный знак | 4.02 |
| ? вопросительный знак | 12.97 |
| ... многоточие | 13.17 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.07 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.46 |
| " кавычка | 4.65 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 2.43 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
