Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 641215 |
| Слов в произведении (СВП): | 76795 |
| Приблизительно страниц: | 273 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.36 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.52 |
| СДП авторского текста, знаков: | 58.68 |
| СДП диалога, знаков: | 45.86 |
| Доля диалогов в тексте: | 66.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 27.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9496 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9013 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 483 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1278.93 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2928.15 | —> 4580-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15589 (20.30% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61206 (79.70% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20966 (34.25%) |
| Прилагательное | 6290 (10.28%) |
| Глагол | 15337 (25.06%) |
| Местоимение-существительное | 6319 (10.32%) |
| Местоименное прилагательное | 2017 (3.30%) |
| Местоимение-предикатив | 7 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 740 (1.21%) |
| Числительное (порядковое) | 105 (0.17%) |
| Наречие | 3120 (5.10%) |
| Предикатив | 603 (0.99%) |
| Предлог | 8132 (13.29%) |
| Союз | 4734 (7.73%) |
| Междометие | 1132 (1.85%) |
| Вводное слово | 161 (0.26%) |
| Частица | 3905 (6.38%) |
| Причастие | 1437 (2.35%) |
| Деепричастие | 210 (0.34%) |
| Служебных слов: | 26617 (43.49%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 141.53 |
| . точка | 145.15 |
| - тире | 71.01 |
| ! восклицательный знак | 1.76 |
| ? вопросительный знак | 16.21 |
| ... многоточие | 1.12 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 3.58 |
| () скобки | 0.04 |
| : двоеточие | 1.39 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
