Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 615211 |
| Слов в произведении (СВП): | 83716 |
| Приблизительно страниц: | 302 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 74.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.3 |
| СДП диалога, знаков: | 61.07 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.37% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 21.17% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11511 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10656 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 855 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1322.80 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3133.37 | —> 2130-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18726 (22.37% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64990 (77.63% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21939 (33.76%) |
| Прилагательное | 8237 (12.67%) |
| Глагол | 14444 (22.23%) |
| Местоимение-существительное | 4071 (6.26%) |
| Местоименное прилагательное | 3267 (5.03%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 620 (0.95%) |
| Числительное (порядковое) | 120 (0.18%) |
| Наречие | 3823 (5.88%) |
| Предикатив | 655 (1.01%) |
| Предлог | 7853 (12.08%) |
| Союз | 6923 (10.65%) |
| Междометие | 1403 (2.16%) |
| Вводное слово | 332 (0.51%) |
| Частица | 5693 (8.76%) |
| Причастие | 1701 (2.62%) |
| Деепричастие | 185 (0.28%) |
| Служебных слов: | 29736 (45.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 135.80 |
| . точка | 74.04 |
| - тире | 27.61 |
| ! восклицательный знак | 8.82 |
| ? вопросительный знак | 9.32 |
| ... многоточие | 2.91 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.07 |
| " кавычка | 6.16 |
| () скобки | 0.57 |
| : двоеточие | 5.52 |
| ; 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».
