Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 548251 |
| Слов в произведении (СВП): | 72900 |
| Приблизительно страниц: | 285 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.9 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 69.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 96.74 |
| СДП диалога, знаков: | 52.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 47.41% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.96% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12566 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11392 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1174 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1520.13 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3645.09 | —> 135-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 13869 (19.02% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 59031 (80.98% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21193 (35.90%) |
| Прилагательное | 8242 (13.96%) |
| Глагол | 11369 (19.26%) |
| Местоимение-существительное | 3138 (5.32%) |
| Местоименное прилагательное | 2107 (3.57%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1114 (1.89%) |
| Числительное (порядковое) | 286 (0.48%) |
| Наречие | 3107 (5.26%) |
| Предикатив | 637 (1.08%) |
| Предлог | 7500 (12.71%) |
| Союз | 4634 (7.85%) |
| Междометие | 852 (1.44%) |
| Вводное слово | 191 (0.32%) |
| Частица | 4058 (6.87%) |
| Причастие | 1545 (2.62%) |
| Деепричастие | 127 (0.22%) |
| Служебных слов: | 22619 (38.32%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 115.28 |
| . точка | 74.27 |
| - тире | 37.75 |
| ! восклицательный знак | 9.48 |
| ? вопросительный знак | 17.97 |
| ... многоточие | 8.74 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.23 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.64 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.16 |
| " кавычка | 14.38 |
| () скобки | 0.95 |
| : двоеточие | 5.65 |
| ; 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».
