Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576442 |
| Слов в произведении (СВП): | 85015 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.38 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 62.2 |
| СДП авторского текста, знаков: | 78.8 |
| СДП диалога, знаков: | 38.46 |
| Доля диалогов в тексте: | 25.58% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.55% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9928 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9003 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 925 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1182.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2744.95 | —> 7333-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 20260 (23.83% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64755 (76.17% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21441 (33.11%) |
| Прилагательное | 6633 (10.24%) |
| Глагол | 15020 (23.20%) |
| Местоимение-существительное | 5570 (8.60%) |
| Местоименное прилагательное | 3626 (5.60%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 869 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 265 (0.41%) |
| Наречие | 4112 (6.35%) |
| Предикатив | 749 (1.16%) |
| Предлог | 8019 (12.38%) |
| Союз | 7549 (11.66%) |
| Междометие | 1404 (2.17%) |
| Вводное слово | 325 (0.50%) |
| Частица | 5889 (9.09%) |
| Причастие | 1222 (1.89%) |
| Деепричастие | 170 (0.26%) |
| Служебных слов: | 32564 (50.29%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.61 |
| . точка | 72.96 |
| - тире | 23.82 |
| ! восклицательный знак | 13.16 |
| ? вопросительный знак | 10.83 |
| ... многоточие | 11.25 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.99 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.74 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.05 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.08 |
| " кавычка | 18.41 |
| () скобки | 0.89 |
| : двоеточие | 4.27 |
| ; точка с запятой | 0.62 |
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».
