Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 661992 |
| Слов в произведении (СВП): | 91856 |
| Приблизительно страниц: | 347 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.7 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 64.3 |
| СДП авторского текста, знаков: | 90.65 |
| СДП диалога, знаков: | 39.58 |
| Доля диалогов в тексте: | 31.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 6.15% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 14562 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 12378 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 2184 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1445.44 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3585.72 | —> 190-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16219 (17.66% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 75637 (82.34% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 27474 (36.32%) |
| Прилагательное | 8918 (11.79%) |
| Глагол | 16552 (21.88%) |
| Местоимение-существительное | 4934 (6.52%) |
| Местоименное прилагательное | 3048 (4.03%) |
| Местоимение-предикатив | 32 (0.04%) |
| Числительное (количественное) | 791 (1.05%) |
| Числительное (порядковое) | 276 (0.36%) |
| Наречие | 2967 (3.92%) |
| Предикатив | 434 (0.57%) |
| Предлог | 10022 (13.25%) |
| Союз | 5086 (6.72%) |
| Междометие | 1045 (1.38%) |
| Вводное слово | 142 (0.19%) |
| Частица | 3597 (4.76%) |
| Причастие | 2267 (3.00%) |
| Деепричастие | 398 (0.53%) |
| Служебных слов: | 28304 (37.42%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 140.70 |
| . точка | 68.72 |
| - тире | 23.81 |
| ! восклицательный знак | 15.02 |
| ? вопросительный знак | 11.86 |
| ... многоточие | 9.14 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 3.48 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.98 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.00 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.29 |
| " кавычка | 5.48 |
| () скобки | 0.51 |
| : двоеточие | 9.89 |
| ; точка с запятой | 4.18 |
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».
