Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 592310 |
| Слов в произведении (СВП): | 81161 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.69 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 54.85 |
| СДП авторского текста, знаков: | 60.32 |
| СДП диалога, знаков: | 43.68 |
| Доля диалогов в тексте: | 26.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 15.08% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11561 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10506 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1055 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1399.27 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3310.34 | —> 970-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16369 (20.17% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64792 (79.83% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21881 (33.77%) |
| Прилагательное | 8156 (12.59%) |
| Глагол | 14397 (22.22%) |
| Местоимение-существительное | 4580 (7.07%) |
| Местоименное прилагательное | 3192 (4.93%) |
| Местоимение-предикатив | 3 (0.00%) |
| Числительное (количественное) | 908 (1.40%) |
| Числительное (порядковое) | 157 (0.24%) |
| Наречие | 3626 (5.60%) |
| Предикатив | 508 (0.78%) |
| Предлог | 7895 (12.19%) |
| Союз | 5796 (8.95%) |
| Междометие | 1023 (1.58%) |
| Вводное слово | 209 (0.32%) |
| Частица | 4600 (7.10%) |
| Причастие | 1492 (2.30%) |
| Деепричастие | 161 (0.25%) |
| Служебных слов: | 27459 (42.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.51 |
| . точка | 106.83 |
| - тире | 34.34 |
| ! восклицательный знак | 9.44 |
| ? вопросительный знак | 8.80 |
| ... многоточие | 7.33 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.06 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 10.94 |
| () скобки | 0.74 |
| : двоеточие | 2.72 |
| ; точка с запятой | 0.27 |
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».
