Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 603837 |
| Слов в произведении (СВП): | 87785 |
| Приблизительно страниц: | 325 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.58 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 75.51 |
| СДП авторского текста, знаков: | 91.67 |
| СДП диалога, знаков: | 57.69 |
| Доля диалогов в тексте: | 36.45% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.57% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 9790 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9296 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 494 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1256.90 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 2846.58 | —> 5699-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 21571 (24.57% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 66214 (75.43% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20520 (30.99%) |
| Прилагательное | 8657 (13.07%) |
| Глагол | 13821 (20.87%) |
| Местоимение-существительное | 4941 (7.46%) |
| Местоименное прилагательное | 4620 (6.98%) |
| Местоимение-предикатив | 16 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1072 (1.62%) |
| Числительное (порядковое) | 336 (0.51%) |
| Наречие | 4346 (6.56%) |
| Предикатив | 643 (0.97%) |
| Предлог | 8727 (13.18%) |
| Союз | 8777 (13.26%) |
| Междометие | 1236 (1.87%) |
| Вводное слово | 247 (0.37%) |
| Частица | 5676 (8.57%) |
| Причастие | 1841 (2.78%) |
| Деепричастие | 212 (0.32%) |
| Служебных слов: | 34452 (52.03%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 85.74 |
| . точка | 60.08 |
| - тире | 14.81 |
| ! восклицательный знак | 10.62 |
| ? вопросительный знак | 9.03 |
| ... многоточие | 5.32 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.52 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.59 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.02 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 6.52 |
| () скобки | 0.32 |
| : двоеточие | 9.35 |
| ; точка с запятой | 0.16 |
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».
