Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 576668 |
| Слов в произведении (СВП): | 79165 |
| Приблизительно страниц: | 303 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.77 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 98.36 |
| СДП авторского текста, знаков: | 115.89 |
| СДП диалога, знаков: | 79.87 |
| Доля диалогов в тексте: | 39.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 9.13% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12305 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11330 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 975 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1410.17 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3393.45 | —> 624-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16958 (21.42% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 62207 (78.58% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21274 (34.20%) |
| Прилагательное | 9162 (14.73%) |
| Глагол | 11765 (18.91%) |
| Местоимение-существительное | 4393 (7.06%) |
| Местоименное прилагательное | 3942 (6.34%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 804 (1.29%) |
| Числительное (порядковое) | 155 (0.25%) |
| Наречие | 3413 (5.49%) |
| Предикатив | 451 (0.72%) |
| Предлог | 8347 (13.42%) |
| Союз | 5678 (9.13%) |
| Междометие | 951 (1.53%) |
| Вводное слово | 220 (0.35%) |
| Частица | 4713 (7.58%) |
| Причастие | 1805 (2.90%) |
| Деепричастие | 177 (0.28%) |
| Служебных слов: | 28439 (45.72%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.45 |
| . точка | 61.59 |
| - тире | 21.32 |
| ! восклицательный знак | 3.69 |
| ? вопросительный знак | 4.70 |
| ... многоточие | 2.27 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.24 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.19 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.35 |
| " кавычка | 10.95 |
| () скобки | 0.53 |
| : двоеточие | 4.85 |
| ; точка с запятой | 0.06 |
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».
