Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 646916 |
| Слов в произведении (СВП): | 88342 |
| Приблизительно страниц: | 333 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.69 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 78.8 |
| СДП авторского текста, знаков: | 97.95 |
| СДП диалога, знаков: | 59.18 |
| Доля диалогов в тексте: | 37.2% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 11.27% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11406 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10756 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 650 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1349.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3160.93 | —> 1883-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18074 (20.46% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70268 (79.54% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24465 (34.82%) |
| Прилагательное | 8644 (12.30%) |
| Глагол | 16199 (23.05%) |
| Местоимение-существительное | 4542 (6.46%) |
| Местоименное прилагательное | 2972 (4.23%) |
| Местоимение-предикатив | 8 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 885 (1.26%) |
| Числительное (порядковое) | 273 (0.39%) |
| Наречие | 4037 (5.75%) |
| Предикатив | 506 (0.72%) |
| Предлог | 9082 (12.92%) |
| Союз | 6041 (8.60%) |
| Междометие | 1287 (1.83%) |
| Вводное слово | 197 (0.28%) |
| Частица | 4959 (7.06%) |
| Причастие | 2185 (3.11%) |
| Деепричастие | 369 (0.53%) |
| Служебных слов: | 29457 (41.92%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.78 |
| . точка | 72.72 |
| - тире | 28.27 |
| ! восклицательный знак | 1.30 |
| ? вопросительный знак | 8.69 |
| ... многоточие | 11.94 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.41 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.28 |
| " кавычка | 6.42 |
| () скобки | 0.05 |
| : двоеточие | 0.93 |
| ; точка с запятой | 0.11 |
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».
