Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 631654 |
| Слов в произведении (СВП): | 89582 |
| Приблизительно страниц: | 326 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.49 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.71 |
| СДП авторского текста, знаков: | 77.29 |
| СДП диалога, знаков: | 43.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.83% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.03% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12627 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11553 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1074 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1373.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3326.58 | —> 904-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18038 (20.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 71544 (79.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24182 (33.80%) |
| Прилагательное | 8446 (11.81%) |
| Глагол | 16170 (22.60%) |
| Местоимение-существительное | 5727 (8.00%) |
| Местоименное прилагательное | 3069 (4.29%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 914 (1.28%) |
| Числительное (порядковое) | 178 (0.25%) |
| Наречие | 3669 (5.13%) |
| Предикатив | 616 (0.86%) |
| Предлог | 9001 (12.58%) |
| Союз | 5905 (8.25%) |
| Междометие | 1258 (1.76%) |
| Вводное слово | 196 (0.27%) |
| Частица | 4188 (5.85%) |
| Причастие | 1837 (2.57%) |
| Деепричастие | 272 (0.38%) |
| Служебных слов: | 29626 (41.41%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 124.05 |
| . точка | 82.30 |
| - тире | 35.96 |
| ! восклицательный знак | 10.81 |
| ? вопросительный знак | 9.98 |
| ... многоточие | 9.66 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.03 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.10 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.36 |
| " кавычка | 23.29 |
| () скобки | 0.11 |
| : двоеточие | 4.67 |
| ; точка с запятой | 0.28 |
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».
