Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 573573 |
| Слов в произведении (СВП): | 84159 |
| Приблизительно страниц: | 297 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.32 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.7 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.95 |
| СДП диалога, знаков: | 42.4 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.72% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.52% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11149 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9568 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1581 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1295.68 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3070.72 | —> 2768-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19724 (23.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64435 (76.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19838 (30.79%) |
| Прилагательное | 6732 (10.45%) |
| Глагол | 15873 (24.63%) |
| Местоимение-существительное | 6634 (10.30%) |
| Местоименное прилагательное | 2850 (4.42%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 756 (1.17%) |
| Числительное (порядковое) | 137 (0.21%) |
| Наречие | 4292 (6.66%) |
| Предикатив | 808 (1.25%) |
| Предлог | 7082 (10.99%) |
| Союз | 6049 (9.39%) |
| Междометие | 1475 (2.29%) |
| Вводное слово | 350 (0.54%) |
| Частица | 5443 (8.45%) |
| Причастие | 1048 (1.63%) |
| Деепричастие | 219 (0.34%) |
| Служебных слов: | 30118 (46.74%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.22 |
| . точка | 79.12 |
| - тире | 30.20 |
| ! восклицательный знак | 7.65 |
| ? вопросительный знак | 12.04 |
| ... многоточие | 16.21 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.32 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.06 |
| " кавычка | 12.62 |
| () скобки | 0.17 |
| : двоеточие | 4.08 |
| ; точка с запятой | 0.12 |
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».
