Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 629773 |
| Слов в произведении (СВП): | 86677 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.71 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 81.93 |
| СДП авторского текста, знаков: | 109.14 |
| СДП диалога, знаков: | 49.1 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.31% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.69% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11868 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11179 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 689 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1377.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3344.28 | —> 829-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17051 (19.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69626 (80.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23412 (33.63%) |
| Прилагательное | 9001 (12.93%) |
| Глагол | 15654 (22.48%) |
| Местоимение-существительное | 4549 (6.53%) |
| Местоименное прилагательное | 3239 (4.65%) |
| Местоимение-предикатив | 17 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 832 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 138 (0.20%) |
| Наречие | 3469 (4.98%) |
| Предикатив | 537 (0.77%) |
| Предлог | 8067 (11.59%) |
| Союз | 6620 (9.51%) |
| Междометие | 961 (1.38%) |
| Вводное слово | 209 (0.30%) |
| Частица | 5018 (7.21%) |
| Причастие | 2440 (3.50%) |
| Деепричастие | 258 (0.37%) |
| Служебных слов: | 28938 (41.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 133.60 |
| . точка | 69.56 |
| - тире | 29.04 |
| ! восклицательный знак | 9.48 |
| ? вопросительный знак | 6.32 |
| ... многоточие | 5.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.17 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.27 |
| " кавычка | 3.96 |
| () скобки | 0.37 |
| : двоеточие | 4.70 |
| ; точка с запятой | 1.86 |
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».
