Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 595044 |
| Слов в произведении (СВП): | 80548 |
| Приблизительно страниц: | 296 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.55 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 46.1 |
| СДП авторского текста, знаков: | 56.44 |
| СДП диалога, знаков: | 38.72 |
| Доля диалогов в тексте: | 49.1% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 12.2% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 13249 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11827 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 1422 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1423.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3504.23 | —> 313-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16463 (20.44% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64085 (79.56% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 21624 (33.74%) |
| Прилагательное | 7821 (12.20%) |
| Глагол | 15981 (24.94%) |
| Местоимение-существительное | 4518 (7.05%) |
| Местоименное прилагательное | 2198 (3.43%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 587 (0.92%) |
| Числительное (порядковое) | 119 (0.19%) |
| Наречие | 3638 (5.68%) |
| Предикатив | 725 (1.13%) |
| Предлог | 7602 (11.86%) |
| Союз | 5075 (7.92%) |
| Междометие | 1205 (1.88%) |
| Вводное слово | 234 (0.37%) |
| Частица | 4947 (7.72%) |
| Причастие | 1195 (1.86%) |
| Деепричастие | 198 (0.31%) |
| Служебных слов: | 25990 (40.56%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 129.34 |
| . точка | 126.97 |
| - тире | 35.74 |
| ! восклицательный знак | 4.27 |
| ? вопросительный знак | 18.44 |
| ... многоточие | 4.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.01 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.73 |
| " кавычка | 12.69 |
| () скобки | 0.16 |
| : двоеточие | 4.30 |
| ; точка с запятой | 0.04 |
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».
