Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 602181 |
| Слов в произведении (СВП): | 82925 |
| Приблизительно страниц: | 316 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.76 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 102.63 |
| СДП авторского текста, знаков: | 132.32 |
| СДП диалога, знаков: | 77.78 |
| Доля диалогов в тексте: | 41.35% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.4% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11867 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11184 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 683 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1387.92 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3299.02 | —> 1021-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17809 (21.48% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65116 (78.52% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22098 (33.94%) |
| Прилагательное | 9360 (14.37%) |
| Глагол | 12515 (19.22%) |
| Местоимение-существительное | 4384 (6.73%) |
| Местоименное прилагательное | 4577 (7.03%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 879 (1.35%) |
| Числительное (порядковое) | 160 (0.25%) |
| Наречие | 3872 (5.95%) |
| Предикатив | 485 (0.74%) |
| Предлог | 8502 (13.06%) |
| Союз | 6122 (9.40%) |
| Междометие | 1023 (1.57%) |
| Вводное слово | 184 (0.28%) |
| Частица | 4710 (7.23%) |
| Причастие | 1713 (2.63%) |
| Деепричастие | 206 (0.32%) |
| Служебных слов: | 29723 (45.65%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.24 |
| . точка | 55.21 |
| - тире | 25.41 |
| ! восклицательный знак | 4.21 |
| ? вопросительный знак | 5.56 |
| ... многоточие | 3.10 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.27 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.17 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.48 |
| " кавычка | 7.44 |
| () скобки | 0.08 |
| : двоеточие | 4.82 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
