Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 542887 |
| Слов в произведении (СВП): | 75976 |
| Приблизительно страниц: | 281 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.59 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 73.01 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.4 |
| СДП диалога, знаков: | 48.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 30.5% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.95% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13476 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11892 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1584 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1440.22 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3574.80 | —> 200-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15510 (20.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 60466 (79.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20887 (34.54%) |
| Прилагательное | 8146 (13.47%) |
| Глагол | 12173 (20.13%) |
| Местоимение-существительное | 4008 (6.63%) |
| Местоименное прилагательное | 2802 (4.63%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 771 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 205 (0.34%) |
| Наречие | 3220 (5.33%) |
| Предикатив | 415 (0.69%) |
| Предлог | 7652 (12.65%) |
| Союз | 5640 (9.33%) |
| Междометие | 1105 (1.83%) |
| Вводное слово | 169 (0.28%) |
| Частица | 3573 (5.91%) |
| Причастие | 1804 (2.98%) |
| Деепричастие | 203 (0.34%) |
| Служебных слов: | 25161 (41.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.76 |
| . точка | 64.39 |
| - тире | 32.87 |
| ! восклицательный знак | 14.29 |
| ? вопросительный знак | 7.36 |
| ... многоточие | 12.56 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.12 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.11 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.58 |
| " кавычка | 21.60 |
| () скобки | 0.20 |
| : двоеточие | 6.57 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
