Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 607643 |
| Слов в произведении (СВП): | 88471 |
| Приблизительно страниц: | 322 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.96 |
| СДП авторского текста, знаков: | 62.55 |
| СДП диалога, знаков: | 39.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.34% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.44% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11869 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10860 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1009 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1344.15 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3168.62 | —> 1825-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18255 (20.63% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70216 (79.37% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 25519 (36.34%) |
| Прилагательное | 6846 (9.75%) |
| Глагол | 16820 (23.95%) |
| Местоимение-существительное | 4844 (6.90%) |
| Местоименное прилагательное | 3007 (4.28%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1060 (1.51%) |
| Числительное (порядковое) | 251 (0.36%) |
| Наречие | 3140 (4.47%) |
| Предикатив | 505 (0.72%) |
| Предлог | 9051 (12.89%) |
| Союз | 5838 (8.31%) |
| Междометие | 1151 (1.64%) |
| Вводное слово | 167 (0.24%) |
| Частица | 4800 (6.84%) |
| Причастие | 2080 (2.96%) |
| Деепричастие | 572 (0.81%) |
| Служебных слов: | 29443 (41.93%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 108.25 |
| . точка | 97.68 |
| - тире | 12.99 |
| ! восклицательный знак | 7.17 |
| ? вопросительный знак | 9.82 |
| ... многоточие | 11.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.17 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.04 |
| " кавычка | 6.15 |
| () скобки | 0.27 |
| : двоеточие | 5.00 |
| ; 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».
