Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 602963 |
| Слов в произведении (СВП): | 88667 |
| Приблизительно страниц: | 323 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.5 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 71.75 |
| СДП авторского текста, знаков: | 74.88 |
| СДП диалога, знаков: | 54.59 |
| Доля диалогов в тексте: | 11.76% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 7.34% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11858 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 11018 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 840 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1343.33 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3149.33 | —> 1979-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21816 (24.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66851 (75.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23435 (35.06%) |
| Прилагательное | 8380 (12.54%) |
| Глагол | 14165 (21.19%) |
| Местоимение-существительное | 5368 (8.03%) |
| Местоименное прилагательное | 3404 (5.09%) |
| Местоимение-предикатив | 18 (0.03%) |
| Числительное (количественное) | 1089 (1.63%) |
| Числительное (порядковое) | 234 (0.35%) |
| Наречие | 4357 (6.52%) |
| Предикатив | 510 (0.76%) |
| Предлог | 9256 (13.85%) |
| Союз | 7645 (11.44%) |
| Междометие | 1345 (2.01%) |
| Вводное слово | 296 (0.44%) |
| Частица | 6099 (9.12%) |
| Причастие | 1285 (1.92%) |
| Деепричастие | 249 (0.37%) |
| Служебных слов: | 33680 (50.38%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 100.89 |
| . точка | 83.93 |
| - тире | 20.03 |
| ! восклицательный знак | 3.37 |
| ? вопросительный знак | 4.59 |
| ... многоточие | 1.03 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.00 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.01 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.37 |
| " кавычка | 11.74 |
| () скобки | 0.21 |
| : двоеточие | 1.27 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
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».
