Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 641389 |
| Слов в произведении (СВП): | 81458 |
| Приблизительно страниц: | 306 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.68 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 96.68 |
| СДП авторского текста, знаков: | 126.33 |
| СДП диалога, знаков: | 81.62 |
| Доля диалогов в тексте: | 56.04% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 20.22% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 11181 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 10533 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 648 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1390.65 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3264.80 | —> 1187-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16780 (20.60% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 64678 (79.40% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 22349 (34.55%) |
| Прилагательное | 8847 (13.68%) |
| Глагол | 13331 (20.61%) |
| Местоимение-существительное | 4056 (6.27%) |
| Местоименное прилагательное | 3404 (5.26%) |
| Местоимение-предикатив | 6 (0.01%) |
| Числительное (количественное) | 628 (0.97%) |
| Числительное (порядковое) | 81 (0.13%) |
| Наречие | 3421 (5.29%) |
| Предикатив | 545 (0.84%) |
| Предлог | 7726 (11.95%) |
| Союз | 6172 (9.54%) |
| Междометие | 1153 (1.78%) |
| Вводное слово | 205 (0.32%) |
| Частица | 4595 (7.10%) |
| Причастие | 1923 (2.97%) |
| Деепричастие | 184 (0.28%) |
| Служебных слов: | 27501 (42.52%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 149.11 |
| . точка | 59.34 |
| - тире | 31.93 |
| ! восклицательный знак | 8.64 |
| ? вопросительный знак | 8.65 |
| ... многоточие | 1.73 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.06 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.02 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.07 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.31 |
| " кавычка | 5.30 |
| () скобки | 1.83 |
| : двоеточие | 4.81 |
| ; точка с запятой | 0.15 |
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».
