Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 629276 |
| Слов в произведении (СВП): | 93614 |
| Приблизительно страниц: | 339 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.46 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 77.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 93.48 |
| СДП диалога, знаков: | 53.66 |
| Доля диалогов в тексте: | 27.53% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.89% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10657 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10219 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 438 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1258.79 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2895.69 | —> 5033-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 22688 (24.24% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 70926 (75.76% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22425 (31.62%) |
| Прилагательное | 8939 (12.60%) |
| Глагол | 15097 (21.29%) |
| Местоимение-существительное | 4901 (6.91%) |
| Местоименное прилагательное | 4869 (6.86%) |
| Местоимение-предикатив | 9 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1340 (1.89%) |
| Числительное (порядковое) | 430 (0.61%) |
| Наречие | 4689 (6.61%) |
| Предикатив | 613 (0.86%) |
| Предлог | 9103 (12.83%) |
| Союз | 9655 (13.61%) |
| Междометие | 1296 (1.83%) |
| Вводное слово | 219 (0.31%) |
| Частица | 5964 (8.41%) |
| Причастие | 1989 (2.80%) |
| Деепричастие | 311 (0.44%) |
| Служебных слов: | 36327 (51.22%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.25 |
| . точка | 58.19 |
| - тире | 9.89 |
| ! восклицательный знак | 10.92 |
| ? вопросительный знак | 6.93 |
| ... многоточие | 4.37 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.94 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.44 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 1.09 |
| " кавычка | 6.25 |
| () скобки | 0.28 |
| : двоеточие | 8.17 |
| ; точка с запятой | 0.03 |
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».
