Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 590342 |
| Слов в произведении (СВП): | 87269 |
| Приблизительно страниц: | 301 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 60.78 |
| СДП авторского текста, знаков: | 72.62 |
| СДП диалога, знаков: | 50.35 |
| Доля диалогов в тексте: | 44.15% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.31% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9505 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8939 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 566 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1204.38 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2776.29 | —> 6814-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20300 (23.26% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66969 (76.74% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20482 (30.58%) |
| Прилагательное | 6894 (10.29%) |
| Глагол | 16861 (25.18%) |
| Местоимение-существительное | 6137 (9.16%) |
| Местоименное прилагательное | 3679 (5.49%) |
| Местоимение-предикатив | 21 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1063 (1.59%) |
| Числительное (порядковое) | 150 (0.22%) |
| Наречие | 4433 (6.62%) |
| Предикатив | 669 (1.00%) |
| Предлог | 8235 (12.30%) |
| Союз | 7575 (11.31%) |
| Междометие | 1237 (1.85%) |
| Вводное слово | 297 (0.44%) |
| Частица | 5135 (7.67%) |
| Причастие | 1308 (1.95%) |
| Деепричастие | 231 (0.34%) |
| Служебных слов: | 32547 (48.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 118.14 |
| . точка | 76.03 |
| - тире | 31.10 |
| ! восклицательный знак | 14.40 |
| ? вопросительный знак | 11.45 |
| ... многоточие | 7.07 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.09 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.37 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.28 |
| " кавычка | 2.02 |
| () скобки | 0.73 |
| : двоеточие | 2.65 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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».
