Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 687744 |
| Слов в произведении (СВП): | 95607 |
| Приблизительно страниц: | 360 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 69.13 |
| СДП диалога, знаков: | 48.38 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.28% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 17270 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 15669 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1601 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1539.55 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3930.41 | —> 14-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20730 (21.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 74877 (78.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24671 (32.95%) |
| Прилагательное | 11073 (14.79%) |
| Глагол | 15915 (21.25%) |
| Местоимение-существительное | 6151 (8.21%) |
| Местоименное прилагательное | 3312 (4.42%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 764 (1.02%) |
| Числительное (порядковое) | 221 (0.30%) |
| Наречие | 4365 (5.83%) |
| Предикатив | 653 (0.87%) |
| Предлог | 8970 (11.98%) |
| Союз | 7372 (9.85%) |
| Междометие | 1348 (1.80%) |
| Вводное слово | 386 (0.52%) |
| Частица | 5541 (7.40%) |
| Причастие | 2072 (2.77%) |
| Деепричастие | 326 (0.44%) |
| Служебных слов: | 33416 (44.63%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.31 |
| . точка | 93.62 |
| - тире | 29.20 |
| ! восклицательный знак | 8.88 |
| ? вопросительный знак | 10.56 |
| ... многоточие | 6.92 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.62 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.68 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.50 |
| " кавычка | 21.42 |
| () скобки | 2.19 |
| : двоеточие | 4.43 |
| ; точка с запятой | 0.81 |
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».
