Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 599615 |
| Слов в произведении (СВП): | 84268 |
| Приблизительно страниц: | 295 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.28 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 50.61 |
| СДП авторского текста, знаков: | 82.44 |
| СДП диалога, знаков: | 39.9 |
| Доля диалогов в тексте: | 59.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.19% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10819 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10009 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 810 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1204.48 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2868.87 | —> 5413-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19246 (22.84% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65022 (77.16% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20621 (31.71%) |
| Прилагательное | 6235 (9.59%) |
| Глагол | 16469 (25.33%) |
| Местоимение-существительное | 6840 (10.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3399 (5.23%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 921 (1.42%) |
| Числительное (порядковое) | 140 (0.22%) |
| Наречие | 3728 (5.73%) |
| Предикатив | 627 (0.96%) |
| Предлог | 7613 (11.71%) |
| Союз | 7016 (10.79%) |
| Междометие | 1273 (1.96%) |
| Вводное слово | 186 (0.29%) |
| Частица | 4819 (7.41%) |
| Причастие | 1023 (1.57%) |
| Деепричастие | 155 (0.24%) |
| Служебных слов: | 31309 (48.15%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 125.72 |
| . точка | 97.45 |
| - тире | 44.94 |
| ! восклицательный знак | 12.27 |
| ? вопросительный знак | 19.57 |
| ... многоточие | 8.53 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.04 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.08 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.77 |
| " кавычка | 12.95 |
| () скобки | 0.07 |
| : двоеточие | 3.09 |
| ; точка с запятой | 0.02 |
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».
