Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 589541 |
| Слов в произведении (СВП): | 84208 |
| Приблизительно страниц: | 310 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.39 |
| СДП авторского текста, знаков: | 95.19 |
| СДП диалога, знаков: | 47.28 |
| Доля диалогов в тексте: | 33.13% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.59% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12509 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11480 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1029 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1361.91 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3307.88 | —> 981-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19455 (23.10% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64753 (76.90% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21715 (33.54%) |
| Прилагательное | 8485 (13.10%) |
| Глагол | 13955 (21.55%) |
| Местоимение-существительное | 4780 (7.38%) |
| Местоименное прилагательное | 3348 (5.17%) |
| Местоимение-предикатив | 25 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 903 (1.39%) |
| Числительное (порядковое) | 180 (0.28%) |
| Наречие | 4103 (6.34%) |
| Предикатив | 677 (1.05%) |
| Предлог | 8215 (12.69%) |
| Союз | 7274 (11.23%) |
| Междометие | 1304 (2.01%) |
| Вводное слово | 255 (0.39%) |
| Частица | 5290 (8.17%) |
| Причастие | 1371 (2.12%) |
| Деепричастие | 156 (0.24%) |
| Служебных слов: | 30647 (47.33%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 131.50 |
| . точка | 74.40 |
| - тире | 24.12 |
| ! восклицательный знак | 8.78 |
| ? вопросительный знак | 9.25 |
| ... многоточие | 2.36 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.14 |
| " кавычка | 9.11 |
| () скобки | 2.17 |
| : двоеточие | 6.73 |
| ; 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».
