Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 620544 |
| Слов в произведении (СВП): | 83475 |
| Приблизительно страниц: | 316 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.72 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 93.66 |
| СДП авторского текста, знаков: | 115.75 |
| СДП диалога, знаков: | 69.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.65% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 16.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11084 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10454 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 630 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1371.54 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3217.02 | —> 1487-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 17261 (20.68% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66214 (79.32% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23167 (34.99%) |
| Прилагательное | 9641 (14.56%) |
| Глагол | 13923 (21.03%) |
| Местоимение-существительное | 4098 (6.19%) |
| Местоименное прилагательное | 3454 (5.22%) |
| Местоимение-предикатив | 4 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 699 (1.06%) |
| Числительное (порядковое) | 136 (0.21%) |
| Наречие | 3478 (5.25%) |
| Предикатив | 491 (0.74%) |
| Предлог | 7926 (11.97%) |
| Союз | 6076 (9.18%) |
| Междометие | 1229 (1.86%) |
| Вводное слово | 152 (0.23%) |
| Частица | 4500 (6.80%) |
| Причастие | 1882 (2.84%) |
| Деепричастие | 203 (0.31%) |
| Служебных слов: | 27642 (41.75%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 136.81 |
| . точка | 60.09 |
| - тире | 21.77 |
| ! восклицательный знак | 6.39 |
| ? вопросительный знак | 7.63 |
| ... многоточие | 1.65 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.05 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.05 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.06 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 8.71 |
| () скобки | 1.14 |
| : двоеточие | 5.52 |
| ; точка с запятой | 0.18 |
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».
