Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 591887 |
| Слов в произведении (СВП): | 85659 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.2 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 40.56 |
| СДП авторского текста, знаков: | 52.41 |
| СДП диалога, знаков: | 30.91 |
| Доля диалогов в тексте: | 42.16% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.53% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 8938 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8537 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 401 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1185.56 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2687.44 | —> 8217-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18821 (21.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66838 (78.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20421 (30.55%) |
| Прилагательное | 7189 (10.76%) |
| Глагол | 18946 (28.35%) |
| Местоимение-существительное | 7182 (10.75%) |
| Местоименное прилагательное | 2730 (4.08%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 879 (1.32%) |
| Числительное (порядковое) | 77 (0.12%) |
| Наречие | 4593 (6.87%) |
| Предикатив | 800 (1.20%) |
| Предлог | 7510 (11.24%) |
| Союз | 6009 (8.99%) |
| Междометие | 996 (1.49%) |
| Вводное слово | 163 (0.24%) |
| Частица | 4484 (6.71%) |
| Причастие | 1464 (2.19%) |
| Деепричастие | 219 (0.33%) |
| Служебных слов: | 29301 (43.84%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 121.86 |
| . точка | 120.52 |
| - тире | 33.14 |
| ! восклицательный знак | 12.18 |
| ? вопросительный знак | 17.95 |
| ... многоточие | 16.79 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.84 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 1.26 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.09 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.34 |
| " кавычка | 1.21 |
| () скобки | 0.00 |
| : двоеточие | 4.48 |
| ; точка с запятой | 0.07 |
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».
