Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 607333 |
| Слов в произведении (СВП): | 87248 |
| Приблизительно страниц: | 328 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.67 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 94.65 |
| СДП авторского текста, знаков: | 108.84 |
| СДП диалога, знаков: | 64.61 |
| Доля диалогов в тексте: | 21.93% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 4.25% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11157 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10360 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 797 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1288.24 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3051.07 | —> 2974-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 19893 (22.80% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 67355 (77.20% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 23509 (34.90%) |
| Прилагательное | 9363 (13.90%) |
| Глагол | 13886 (20.62%) |
| Местоимение-существительное | 4752 (7.06%) |
| Местоименное прилагательное | 4445 (6.60%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 1316 (1.95%) |
| Числительное (порядковое) | 205 (0.30%) |
| Наречие | 4066 (6.04%) |
| Предикатив | 416 (0.62%) |
| Предлог | 8511 (12.64%) |
| Союз | 6735 (10.00%) |
| Междометие | 1356 (2.01%) |
| Вводное слово | 158 (0.23%) |
| Частица | 4449 (6.61%) |
| Причастие | 1950 (2.90%) |
| Деепричастие | 302 (0.45%) |
| Служебных слов: | 30714 (45.60%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 111.49 |
| . точка | 58.05 |
| - тире | 7.99 |
| ! восклицательный знак | 1.62 |
| ? вопросительный знак | 4.36 |
| ... многоточие | 4.18 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.11 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.01 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.22 |
| " кавычка | 9.23 |
| () скобки | 0.91 |
| : двоеточие | 7.92 |
| ; точка с запятой | 0.10 |
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».
