Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 606034 |
| Слов в произведении (СВП): | 80655 |
| Приблизительно страниц: | 330 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 110.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 121.65 |
| СДП диалога, знаков: | 75.42 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.56% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 5.42% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10671 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9293 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1378 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1312.08 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3051.77 | —> 2958-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15143 (18.78% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 65512 (81.22% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26114 (39.86%) |
| Прилагательное | 9601 (14.66%) |
| Глагол | 10860 (16.58%) |
| Местоимение-существительное | 2613 (3.99%) |
| Местоименное прилагательное | 2747 (4.19%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1187 (1.81%) |
| Числительное (порядковое) | 351 (0.54%) |
| Наречие | 2570 (3.92%) |
| Предикатив | 282 (0.43%) |
| Предлог | 9033 (13.79%) |
| Союз | 5637 (8.60%) |
| Междометие | 1037 (1.58%) |
| Вводное слово | 137 (0.21%) |
| Частица | 2972 (4.54%) |
| Причастие | 2727 (4.16%) |
| Деепричастие | 242 (0.37%) |
| Служебных слов: | 24424 (37.28%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 103.45 |
| . точка | 62.13 |
| - тире | 8.88 |
| ! восклицательный знак | 1.31 |
| ? вопросительный знак | 2.45 |
| ... многоточие | 2.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.04 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.09 |
| " кавычка | 20.07 |
| () скобки | 1.12 |
| : двоеточие | 2.33 |
| ; точка с запятой | 0.09 |
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».
