Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 624705 |
| Слов в произведении (СВП): | 86832 |
| Приблизительно страниц: | 330 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.74 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 63.46 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.79 |
| СДП диалога, знаков: | 45.17 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.32% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 8.77% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 12175 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11093 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1082 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1381.19 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3293.31 | —> 1049-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16462 (18.96% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70370 (81.04% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 26182 (37.21%) |
| Прилагательное | 8949 (12.72%) |
| Глагол | 14825 (21.07%) |
| Местоимение-существительное | 4079 (5.80%) |
| Местоименное прилагательное | 2885 (4.10%) |
| Местоимение-предикатив | 12 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1008 (1.43%) |
| Числительное (порядковое) | 483 (0.69%) |
| Наречие | 3032 (4.31%) |
| Предикатив | 553 (0.79%) |
| Предлог | 8741 (12.42%) |
| Союз | 5720 (8.13%) |
| Междометие | 1080 (1.53%) |
| Вводное слово | 150 (0.21%) |
| Частица | 4216 (5.99%) |
| Причастие | 1491 (2.12%) |
| Деепричастие | 194 (0.28%) |
| Служебных слов: | 27077 (38.48%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 76.30 |
| . точка | 94.18 |
| - тире | 29.44 |
| ! восклицательный знак | 3.63 |
| ? вопросительный знак | 8.36 |
| ... многоточие | 5.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.18 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.14 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.13 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.20 |
| " кавычка | 24.14 |
| () скобки | 0.35 |
| : двоеточие | 6.74 |
| ; точка с запятой | 0.08 |
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».
