Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 601584 |
| Слов в произведении (СВП): | 84222 |
| Приблизительно страниц: | 309 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.54 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.84 |
| СДП авторского текста, знаков: | 75.04 |
| СДП диалога, знаков: | 31.71 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.23% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.11% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 14861 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12637 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2224 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1510.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3771.90 | —> 51-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14039 (16.67% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70183 (83.33% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23826 (33.95%) |
| Прилагательное | 7337 (10.45%) |
| Глагол | 16779 (23.91%) |
| Местоимение-существительное | 4196 (5.98%) |
| Местоименное прилагательное | 2205 (3.14%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 901 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 187 (0.27%) |
| Наречие | 2506 (3.57%) |
| Предикатив | 345 (0.49%) |
| Предлог | 8083 (11.52%) |
| Союз | 6091 (8.68%) |
| Междометие | 876 (1.25%) |
| Вводное слово | 96 (0.14%) |
| Частица | 3190 (4.55%) |
| Причастие | 1616 (2.30%) |
| Деепричастие | 330 (0.47%) |
| Служебных слов: | 25075 (35.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 122.18 |
| . точка | 76.61 |
| - тире | 52.23 |
| ! восклицательный знак | 40.71 |
| ? вопросительный знак | 10.20 |
| ... многоточие | 14.59 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.15 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 2.67 |
| " кавычка | 13.62 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 3.79 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
