Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 588363 |
| Слов в произведении (СВП): | 84207 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.44 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 84.93 |
| СДП диалога, знаков: | 37.04 |
| Доля диалогов в тексте: | 29.82% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 14520 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12530 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1990 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1497.07 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3722.81 | —> 75-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15341 (18.22% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68866 (81.78% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24194 (35.13%) |
| Прилагательное | 8117 (11.79%) |
| Глагол | 15765 (22.89%) |
| Местоимение-существительное | 3963 (5.75%) |
| Местоименное прилагательное | 2444 (3.55%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 844 (1.23%) |
| Числительное (порядковое) | 152 (0.22%) |
| Наречие | 2843 (4.13%) |
| Предикатив | 366 (0.53%) |
| Предлог | 8370 (12.15%) |
| Союз | 6526 (9.48%) |
| Междометие | 943 (1.37%) |
| Вводное слово | 105 (0.15%) |
| Частица | 3447 (5.01%) |
| Причастие | 1785 (2.59%) |
| Деепричастие | 289 (0.42%) |
| Служебных слов: | 26100 (37.90%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.54 |
| . точка | 72.33 |
| - тире | 41.35 |
| ! восклицательный знак | 19.14 |
| ? вопросительный знак | 9.36 |
| ... многоточие | 13.47 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.14 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.18 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 11.13 |
| () скобки | 0.19 |
| : двоеточие | 3.33 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
