Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 640486 |
| Слов в произведении (СВП): | 83235 |
| Приблизительно страниц: | 340 |
| Средняя длина слова, знаков: | 6.17 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 87.9 |
| СДП авторского текста, знаков: | 102.97 |
| СДП диалога, знаков: | 60.67 |
| Доля диалогов в тексте: | 24.68% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.21% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 14163 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12446 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1717 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1511.04 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3727.86 | —> 71-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 15020 (18.05% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 68215 (81.95% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26368 (38.65%) |
| Прилагательное | 11711 (17.17%) |
| Глагол | 11898 (17.44%) |
| Местоимение-существительное | 3214 (4.71%) |
| Местоименное прилагательное | 2547 (3.73%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 911 (1.34%) |
| Числительное (порядковое) | 216 (0.32%) |
| Наречие | 2927 (4.29%) |
| Предикатив | 481 (0.71%) |
| Предлог | 8807 (12.91%) |
| Союз | 4642 (6.80%) |
| Междометие | 863 (1.27%) |
| Вводное слово | 177 (0.26%) |
| Частица | 3264 (4.78%) |
| Причастие | 2107 (3.09%) |
| Деепричастие | 172 (0.25%) |
| Служебных слов: | 23690 (34.73%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.01 |
| . точка | 63.81 |
| - тире | 26.70 |
| ! восклицательный знак | 9.27 |
| ? вопросительный знак | 7.04 |
| ... многоточие | 10.67 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.08 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.14 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.56 |
| " кавычка | 17.30 |
| () скобки | 2.50 |
| : двоеточие | 10.44 |
| ; точка с запятой | 0.83 |
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».
