Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 592037 |
| Слов в произведении (СВП): | 83869 |
| Приблизительно страниц: | 290 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.22 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 66.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 94.38 |
| СДП диалога, знаков: | 46.02 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.07% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.64% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11916 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10684 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1232 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1295.03 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3097.14 | —> 2495-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21781 (25.97% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62088 (74.03% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 19206 (30.93%) |
| Прилагательное | 7533 (12.13%) |
| Глагол | 14103 (22.71%) |
| Местоимение-существительное | 6144 (9.90%) |
| Местоименное прилагательное | 3570 (5.75%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1198 (1.93%) |
| Числительное (порядковое) | 221 (0.36%) |
| Наречие | 4735 (7.63%) |
| Предикатив | 762 (1.23%) |
| Предлог | 7478 (12.04%) |
| Союз | 7596 (12.23%) |
| Междометие | 1231 (1.98%) |
| Вводное слово | 288 (0.46%) |
| Частица | 6259 (10.08%) |
| Причастие | 1284 (2.07%) |
| Деепричастие | 233 (0.38%) |
| Служебных слов: | 32814 (52.85%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.82 |
| . точка | 73.50 |
| - тире | 50.54 |
| ! восклицательный знак | 8.00 |
| ? вопросительный знак | 13.16 |
| ... многоточие | 26.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.87 |
| " кавычка | 17.01 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 2.43 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
