Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 520322 |
| Слов в произведении (СВП): | 70463 |
| Приблизительно страниц: | 265 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 108.97 |
| СДП авторского текста, знаков: | 143.75 |
| СДП диалога, знаков: | 72.25 |
| Доля диалогов в тексте: | 32.36% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 14.9% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11210 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10256 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 954 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1380.47 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3318.14 | —> 940-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 14384 (20.41% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56079 (79.59% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20190 (36.00%) |
| Прилагательное | 8034 (14.33%) |
| Глагол | 10421 (18.58%) |
| Местоимение-существительное | 3873 (6.91%) |
| Местоименное прилагательное | 3032 (5.41%) |
| Местоимение-предикатив | 15 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 933 (1.66%) |
| Числительное (порядковое) | 223 (0.40%) |
| Наречие | 2305 (4.11%) |
| Предикатив | 405 (0.72%) |
| Предлог | 6808 (12.14%) |
| Союз | 5446 (9.71%) |
| Междометие | 956 (1.70%) |
| Вводное слово | 114 (0.20%) |
| Частица | 3599 (6.42%) |
| Причастие | 1813 (3.23%) |
| Деепричастие | 295 (0.53%) |
| Служебных слов: | 24138 (43.04%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.75 |
| . точка | 54.24 |
| - тире | 40.77 |
| ! восклицательный знак | 2.80 |
| ? вопросительный знак | 6.49 |
| ... многоточие | 6.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.00 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.01 |
| " кавычка | 37.01 |
| () скобки | 3.89 |
| : двоеточие | 7.39 |
| ; точка с запятой | 0.61 |
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».
