Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 627444 |
| Слов в произведении (СВП): | 85220 |
| Приблизительно страниц: | 322 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 48.21 |
| СДП авторского текста, знаков: | 54.94 |
| СДП диалога, знаков: | 42 |
| Доля диалогов в тексте: | 45.43% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 10.84% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11048 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10715 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 333 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1334.78 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3146.70 | —> 2013-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 18057 (21.19% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67163 (78.81% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 24945 (37.14%) |
| Прилагательное | 9374 (13.96%) |
| Глагол | 14331 (21.34%) |
| Местоимение-существительное | 4748 (7.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2851 (4.24%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 976 (1.45%) |
| Числительное (порядковое) | 211 (0.31%) |
| Наречие | 3042 (4.53%) |
| Предикатив | 871 (1.30%) |
| Предлог | 9141 (13.61%) |
| Союз | 5757 (8.57%) |
| Междометие | 1305 (1.94%) |
| Вводное слово | 247 (0.37%) |
| Частица | 4801 (7.15%) |
| Причастие | 1744 (2.60%) |
| Деепричастие | 151 (0.22%) |
| Служебных слов: | 29016 (43.20%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 107.55 |
| . точка | 126.66 |
| - тире | 19.54 |
| ! восклицательный знак | 5.93 |
| ? вопросительный знак | 14.40 |
| ... многоточие | 2.34 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.02 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.38 |
| " кавычка | 5.53 |
| () скобки | 0.01 |
| : двоеточие | 2.09 |
| ; точка с запятой | 0.00 |
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».
