Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 582448 |
| Слов в произведении (СВП): | 77839 |
| Приблизительно страниц: | 296 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.74 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 57.37 |
| СДП авторского текста, знаков: | 87.77 |
| СДП диалога, знаков: | 35.14 |
| Доля диалогов в тексте: | 35.57% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.79% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 14157 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11887 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2270 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1547.98 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3849.18 | —> 31-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14099 (18.11% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 63740 (81.89% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20654 (32.40%) |
| Прилагательное | 7947 (12.47%) |
| Глагол | 14668 (23.01%) |
| Местоимение-существительное | 3626 (5.69%) |
| Местоименное прилагательное | 1917 (3.01%) |
| Местоимение-предикатив | 5 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 879 (1.38%) |
| Числительное (порядковое) | 205 (0.32%) |
| Наречие | 2839 (4.45%) |
| Предикатив | 364 (0.57%) |
| Предлог | 7668 (12.03%) |
| Союз | 5380 (8.44%) |
| Междометие | 829 (1.30%) |
| Вводное слово | 108 (0.17%) |
| Частица | 3477 (5.45%) |
| Причастие | 1405 (2.20%) |
| Деепричастие | 324 (0.51%) |
| Служебных слов: | 23334 (36.61%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 128.56 |
| . точка | 81.69 |
| - тире | 53.66 |
| ! восклицательный знак | 22.11 |
| ? вопросительный знак | 11.45 |
| ... многоточие | 14.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.22 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.48 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.51 |
| " кавычка | 38.71 |
| () скобки | 0.15 |
| : двоеточие | 4.28 |
| ; точка с запятой | 0.05 |
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».
