Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 592630 |
| Слов в произведении (СВП): | 81860 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.33 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 76.19 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.88 |
| СДП диалога, знаков: | 77.6 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.26% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 17.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 6976 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 6507 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 469 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 967.82 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2108.12 | —> 11925-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21727 (26.54% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60133 (73.46% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 17858 (29.70%) |
| Прилагательное | 7243 (12.04%) |
| Глагол | 13074 (21.74%) |
| Местоимение-существительное | 7647 (12.72%) |
| Местоименное прилагательное | 5006 (8.32%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1087 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 250 (0.42%) |
| Наречие | 3760 (6.25%) |
| Предикатив | 646 (1.07%) |
| Предлог | 7427 (12.35%) |
| Союз | 7527 (12.52%) |
| Междометие | 1614 (2.68%) |
| Вводное слово | 192 (0.32%) |
| Частица | 5580 (9.28%) |
| Причастие | 1390 (2.31%) |
| Деепричастие | 206 (0.34%) |
| Служебных слов: | 35215 (58.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 120.82 |
| . точка | 81.66 |
| - тире | 32.20 |
| ! восклицательный знак | 0.11 |
| ? вопросительный знак | 7.85 |
| ... многоточие | 1.99 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.12 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 11.26 |
| () скобки | 0.26 |
| : двоеточие | 5.38 |
| ; 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».
