Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 651554 |
| Слов в произведении (СВП): | 91372 |
| Приблизительно страниц: | 327 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.41 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 59.99 |
| СДП авторского текста, знаков: | 67.38 |
| СДП диалога, знаков: | 54.03 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.7% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9315 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 8979 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 336 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1231.12 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2748.58 | —> 7266-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21738 (23.79% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 69634 (76.21% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20110 (28.88%) |
| Прилагательное | 8334 (11.97%) |
| Глагол | 17588 (25.26%) |
| Местоимение-существительное | 7895 (11.34%) |
| Местоименное прилагательное | 3852 (5.53%) |
| Местоимение-предикатив | 10 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 799 (1.15%) |
| Числительное (порядковое) | 118 (0.17%) |
| Наречие | 4912 (7.05%) |
| Предикатив | 761 (1.09%) |
| Предлог | 8902 (12.78%) |
| Союз | 6697 (9.62%) |
| Междометие | 1445 (2.08%) |
| Вводное слово | 313 (0.45%) |
| Частица | 6062 (8.71%) |
| Причастие | 1219 (1.75%) |
| Деепричастие | 211 (0.30%) |
| Служебных слов: | 35387 (50.82%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 109.85 |
| . точка | 95.16 |
| - тире | 37.31 |
| ! восклицательный знак | 6.39 |
| ? вопросительный знак | 14.58 |
| ... многоточие | 2.80 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.53 |
| " кавычка | 1.73 |
| () скобки | 0.03 |
| : двоеточие | 2.32 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
