Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 554815 |
| Слов в произведении (СВП): | 78201 |
| Приблизительно страниц: | 289 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 61.69 |
| СДП авторского текста, знаков: | 88.71 |
| СДП диалога, знаков: | 39.54 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.42% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.78% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10420 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9725 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 695 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1299.25 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3054.34 | —> 2928-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17157 (21.94% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 61044 (78.06% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20741 (33.98%) |
| Прилагательное | 7182 (11.77%) |
| Глагол | 14508 (23.77%) |
| Местоимение-существительное | 5088 (8.33%) |
| Местоименное прилагательное | 3186 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 727 (1.19%) |
| Числительное (порядковое) | 228 (0.37%) |
| Наречие | 3387 (5.55%) |
| Предикатив | 754 (1.24%) |
| Предлог | 7343 (12.03%) |
| Союз | 5935 (9.72%) |
| Междометие | 1450 (2.38%) |
| Вводное слово | 244 (0.40%) |
| Частица | 4271 (7.00%) |
| Причастие | 1086 (1.78%) |
| Деепричастие | 174 (0.29%) |
| Служебных слов: | 27699 (45.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.06 |
| . точка | 87.13 |
| - тире | 32.75 |
| ! восклицательный знак | 7.74 |
| ? вопросительный знак | 13.91 |
| ... многоточие | 5.61 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.19 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.74 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.40 |
| " кавычка | 24.91 |
| () скобки | 0.14 |
| : двоеточие | 5.41 |
| ; точка с запятой | 0.45 |
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».
